物流时空数据模式挖掘与可视化开题报告

 2020-02-10 10:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义

目前,定位设备和传感器技术的广泛使用,以及信息技术、移动定位技术已经深入到城市生活的各方各面,这些技术为人们提供多样化、个性化服务的同时,也产生了大量的时空数据。

时空数据可以说是包括与时间序列相关的数据以及空间地理位置的数据。传统的研究中,人们往往只关注某一时刻对交通对象的属性与空间位置的分析,这实际上只描述了研究对象的一个方面,没有对连续的时态数据进行专门处理分析。而通过研究时空数据可以更加深入的了解到各个时刻的对象的属性、空间信息,以及其演变过程,并以此对形成原因作出解释,对未来情况进行预测。时空数据能够很好的表达出时空对象的特性,通过挖掘分析与可视化时空数据,有助于帮助研究人类出行行为、交通物流、应急疏散管理等各个领域。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究的基本内容

第一部分是论文绪论。主要介绍选题的研究背景及意义,综述国内外对物流时空数据研究与可视化的研究现状,以及对论文的研究内容、思路、方法等的阐述。

第二部分是主要理论基础和技术。首先介绍时空数据挖掘的定义、分类和基本步骤等;其次是介绍数据获取、数据预处理和地图匹配等方法;最后是关于gps数据分析和可视化的基础理论和技术。

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3. 研究计划与安排

周次

目标任务

1-3

完成外文文献翻译、查找文献,收集资料,完成开题报告

4-5

完成前期的基本分析工作,撰写论文理论知识部分

6-8

完成数据收集,分析处理工作

9-12

完成论文初稿

13-14

修改论文,准备答辩PPT

15

完成论文答辩

4. 参考文献(12篇以上)

[1] kun tang, shuyan chen, et al. citywide spatial-temporal travel time estimation using big and sparse trajectories[j]. ieee transations on intelligent transportation systems, 2018, 19:4023-4034.

[2] 吴星.运动轨迹时空模式挖掘与可视化[d].华东理工大学,2018.

[3] chi lin, zhiyuan wang, et al . mts: temporal and spatial-collaborative charging for wireless rechargeable sensor networks with multiple vehicles [j]. ieee conference on computer communication, 2018, 165:99-107.

[4] dorota slawa mankowska , christian bierwirth , et al. spatial and temporal synchronization of vehicles in logistics networks. operations research proceedings, 2011,42(1):263-268.

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