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摘要
第一章 绪论
1.1 研究基于时空大数据交通路网盲信息处理算法的重要意义
1.2 国内外研究现状综述
1.3 本文的主要内容和结构
第二章 交通数据挖掘基础理论
2.1 城市交通路网数据获取
2.1.1 全球导航卫星系统(GNSS)
2.1.2 智能交通技术
2.2 交通数据处理
2.2.1 交通数据格式
2.2.2 数据误差分析
2.2.3 并行式大数据处理系统
2.3 交通路网参数
2.3.1 交通路网的描述形式
2.3.2 矢量交通路网参数模型
2.4 本章小结
第三章 交通路网大数据盲信息处理理论框架
3.1 盲信号处理理论
3.2 盲信息处理理论
3.3 交通路网大数据盲信息处理理论
3.3.1 浮动车轨迹定位数据中的盲信息分析
3.3.2 基于盲信息处理的公交大数据挖掘建构矢量道路理论
3.3.3 基于盲信息处理的交通大数据挖掘提取道路拓扑参数理论
3.4 本章小结
第四章 利用公交车轨迹定位数据自动建构交通矢量道路的方法
4.1 原始数据量的选取
4.2 公交车异常数据分离方法设计
4.2.1 公交车异常数据分析
4.2.2 按照公交车发车时间分时段分离异常数据的方法
4.2.3 交通拥堵情况的检测
4.3 质心聚类方法
4.3.1 测量数据与精确位置数据几何关系研究
4.3.2 利用质心聚类提取道路核心点的方法
4.4 矢量道路修正方法
4.4.1 道路特征点排序
4.4.2 利用角度变化修正道路的方法
4.4.3 弧段补充仿真点的方法
4.5 实验结果分析
4.6 本章小结
第五章 出租汽车轨迹与矢量道路的匹配算法
5.1 道路匹配技术
5.2 浮动车运动轨迹与矢量道路空间相遇关系分析
5.3 基于匹配系数的浮动车运动轨迹与矢量道路的匹配方法
5.3.1 矢量道路代表点与出租汽车轨迹定位点匹配
5.3.2 匹配系数的定义
5.4 匹配方法状态模型建立
5.5 本章小结
第六章 道路关键点的提取及实验结果
6.1 浮动车轨迹定位点邻域平均速度
6.2 交通信号灯位置候选点提取
6.3 交通信号灯位置的提取
6.4 公交站点位置的提取
6.5 实验结果分析
6.6 本章小结
第七章 总结和展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士研究生期间研究成果