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定位数据属性挖掘与位置预测技术研究 | |
论文目录 | |
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 身份识别研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 交通方式识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 行为模式识别研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 位置预测研究现状 | 第15页 |
| 1.3 论文主要工作和章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 GNSS数据和地理图层信息处理 | 第18-27页 |
| 2.1 定位数据 | 第18-20页 |
| 2.1.1 定位数据的介绍 | 第18-19页 |
| 2.1.2 定位数据的处理 | 第19-20页 |
| 2.2 地理图层信息数据 | 第20-25页 |
| 2.2.1 地理图层信息的介绍 | 第20-22页 |
| 2.2.2 地理图层信息的处理 | 第22-25页 |
| 2.3 实验流程图 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 定位数据的属性挖掘 | 第27-49页 |
| 3.1 身份识别 | 第27-32页 |
| 3.1.1 微信小程序采集定位数据 | 第27-29页 |
| 3.1.2 实验结果分析 | 第29-32页 |
| 3.2 交通方式识别 | 第32-41页 |
| 3.2.1 数据集介绍及特征提取 | 第32-35页 |
| 3.2.2 实验流程和模型框架 | 第35-37页 |
| 3.2.3 实验结果分析 | 第37-41页 |
| 3.3 行为模式识别 | 第41-47页 |
| 3.3.1 数据集介绍及特征提取 | 第42-43页 |
| 3.3.2 实验流程和模型框架 | 第43-44页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 定位数据的位置预测 | 第49-59页 |
| 4.1 位置预测的实验流程图 | 第49-50页 |
| 4.2 下一时刻的位置区域 | 第50-54页 |
| 4.2.1 数据集介绍及特征提取 | 第50-52页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第52-54页 |
| 4.3 粒子滤波预测位置 | 第54-58页 |
| 4.3.1 数据集介绍及特征提取 | 第55页 |
| 4.3.2 粒子滤波算法 | 第55-57页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文主要工作与贡献 | 第59-60页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68页 |
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