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基于趋势检测算法的车流量模式与空气质量关系可视分析 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5页 | | 第一章 绪论 | 第8-13页 | | 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 | | 1.2.1 城市交通研究现状 | 第9-10页 | | 1.2.2 空气污染研究现状 | 第10-11页 | | 1.2.3 时间序列可视化 | 第11页 | | 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 | | 1.4 论文结构框架 | 第12-13页 | | 第二章 车流量与空气质量时空规律可视分析 | 第13-19页 | | 2.1 数据预处理部分 | 第13-16页 | | 2.1.1 常见插值方法 | 第13-14页 | | 2.1.2 反距离加权法 | 第14-16页 | | 2.2 车流量与空气质量时空规律探索 | 第16-18页 | | 2.2.1 常用聚类算法 | 第16-18页 | | 2.2.2 基于空气质量和车辆量数据的K-Means聚类算法 | 第18页 | | 2.3 本章小结 | 第18-19页 | | 第三章 车流量与空气污染物相关性可视分析 | 第19-22页 | | 3.1 相似性度量 | 第19页 | | 3.2 聚类相似性 | 第19-21页 | | 3.2.1 基本定义 | 第19-21页 | | 3.2.2 视图设计 | 第21页 | | 3.3 本章小结 | 第21-22页 | | 第四章 车流量与空气质量趋势变化可视分析 | 第22-25页 | | 4.1 轨迹分组结构 | 第22-23页 | | 4.2 趋势检测算法 | 第23-24页 | | 4.3 趋势视图设计 | 第24页 | | 4.4 本章小结 | 第24-25页 | | 第五章 系统框架和实验结果 | 第25-33页 | | 5.1 实验数据 | 第25-27页 | | 5.2 系统原型 | 第27-28页 | | 5.3 实验结果与案例分析 | 第28-32页 | | 5.3.1 车流量与空气质量周期分析 | 第28-29页 | | 5.3.2 北京西站车流量与空气质量相关性可视分析 | 第29-31页 | | 5.3.3 国贸中心车流量与空气质量相关性可视分析 | 第31-32页 | | 5.4 本章小结 | 第32-33页 | | 第六章 总结与展望 | 第33-34页 | | 6.1 总结 | 第33页 | | 6.2 展望 | 第33-34页 | | 参考文献 | 第34-37页 | | 致谢 | 第37页 |
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论文编号BS4252292，这篇论文共37页
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