第1章 緒論
1．1 研究背景及意義
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究意義
1．2 國內外研究現(xiàn)狀
1．2．1 CPS的發(fā)展現(xiàn)狀
1．2．2 T-CPS的相關研究
1．2．3 交通數(shù)據的分析方法
1．2．4 流式數(shù)據的聚類分析
1．3 主要研究內容
1．4 本書的組織結構

第2章 基于CPS的交通流式數(shù)據的特點及特性分析
2．1 交通狀態(tài)描述
2．2 基于CPS的交通流式數(shù)據的特點
2．3 交通流式數(shù)據的特性分析
2．3．1 交通流式數(shù)據的周期演化特性分析
2．3．2 交通流式數(shù)據的縱向傳播特性分析
2．3．3 交通多流式數(shù)據的相似性演化特性分析
2．4 本章小結

第3章 基于周期演化特性的交通多流式數(shù)據進化聚類算法
3．1 引言
3．2 相關工作
3．2．1 非負矩陣分解算法
3．2．2 圖正則約束的非負矩陣分解
3．3 基于周期特性的交通多流式數(shù)據進化聚類
3．3．1 問題描述
3．3．2 基于周期特性的交通多流式數(shù)據聚類建模
3．3．3 迭代更新
3．4 算法描述及其分析
3．4．1 EC-NMF算法描述
3．4．2 收斂性分析
3．4．3 復雜度分析
3．5 仿真實驗及結果分析
3．5．1 比較算法及評估方法
3．5．2 合成數(shù)據集上的實驗結果及分析
3．5．3 實測數(shù)據集上的實驗結果及分析
3．5．4 參數(shù)選擇
3．6 本章小結

第4章 基于縱向空間傳播特性的交通多流式數(shù)據聯(lián)合聚類分析
4．1 引言
4．2 相關工作
4．2．1 聯(lián)合聚類
4．2．2 基于NMTF的聯(lián)合聚類
4．3 基于時空特性的交通多流式數(shù)據聯(lián)合聚類模型
4．3．1 問題描述
4．3．2 基于時空特性的交通多流式數(shù)據聚類建模
4．3．3 迭代更新
4．4 STClu算法描述及其分析
4．4．1 算法描述
4．4．2 復雜度分析
4．5 仿真實驗及結果分析
4．5．1 比較算法及參數(shù)設置
4．5．2 合成數(shù)據集上的實驗結果及分析
4．5．3 實測數(shù)據集上的實驗結果及分析
4．6 本章小結

第5章 基于譜圖理論的交通多流式數(shù)據演化趨勢發(fā)現(xiàn)算法
5．1 相關工作
5．2 問題描述
5．3 交通多流式數(shù)據的滯后相關性度量
5．4 交通多流式數(shù)據的演化趨勢發(fā)現(xiàn)算法
5．4．1 多流式數(shù)據的統(tǒng)計分析
5．4．2 交通多流式數(shù)據的演化趨勢發(fā)現(xiàn)算法
5．5 仿真實驗及結果分析
5．5．1 比較算法及度量指標
5．5．2 ICMDS算法的有效性
5．5．3 TEEMA算法的可擴展性
5．6 本章小結

第6章 總結與展望
6．1 本書的主要工作
6．2 后續(xù)工作展望

參考文獻