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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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