發(fā)布時間：2021-05-07 00:04

　　科技化、城市化和智慧化進程的加快,城市人口和機動車數(shù)量幾何倍增加,城市交通壓力不斷加大。交通堵塞已成為某些大中型城市的嚴重問題,普遍認為公共交通是解決城市交通問題的最佳有效途徑。公共交通作為智慧交通的重要組成部分,已引起越來越多的關(guān)注。本文的研究內(nèi)容是智慧公交服務系統(tǒng)的設計,重點是提出智慧公交的服務系統(tǒng)的總體設計,組建服務系統(tǒng)的總體網(wǎng)絡架構(gòu),規(guī)劃服務系統(tǒng)的功能模塊。智慧公交服務系統(tǒng)的關(guān)鍵是公交車輛的智能調(diào)度和乘客出行方案的動態(tài)規(guī)劃,兩者都建立在公交車輛路段行程時間準確預測的基礎上。針對公交車輛路段行程時間的預測進行了研究,預測公交行程時間即與當前行程時間有關(guān),又與歷史同期數(shù)據(jù)息息相關(guān),本文建立了基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡預測路段行程時間模型,內(nèi)容如下:1基于神經(jīng)網(wǎng)絡路段行程時間預測模型的建立。具有自適應和自學習特點的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,適用于處理非線性的回歸和預測問題。2優(yōu)化模型。為了提高預測模型的精度,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡提出了改進方案,通過遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權(quán)值和閾值進行全局尋優(yōu),降低了模型訓練時間,提高了模型預測的精度。最后論文論述了智慧公交服務系統(tǒng)為乘客提供的出行路線的動態(tài)規(guī)劃以及公交車的智能... 

【文章來源】：河南理工大學河南省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
1 引言
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 課題研究背景
        1.1.2 課題研究目的及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文的主要內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
2 系統(tǒng)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)研究
    2.1 GIS技術(shù)
    2.2 GPS技術(shù)
    2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)
    2.4 系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)
        2.4.1 中間件技術(shù)
        2.4.2 多線程技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
3 智慧公交服務系統(tǒng)總體設計
    3.1 智慧公交服務系統(tǒng)總體設計目標
    3.2 智慧公交服務系統(tǒng)的總體構(gòu)成
    3.3 智慧公交服務系統(tǒng)總體網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計
    3.4 智慧公交服務系統(tǒng)的功能設計
        3.4.1 車輛監(jiān)控功能
        3.4.2 車輛路徑與時間預測規(guī)劃
        3.4.3 智能化服務終端
    3.5 本章小結(jié)
4 基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡的車輛路段行程時間預測
    4.1 車輛數(shù)據(jù)采集與處理
        4.1.1 車輛信息采集系統(tǒng)的構(gòu)成
        4.1.2 車輛速度數(shù)據(jù)預處理
        4.1.3 車輛路段行程時間的計算
    4.2 路段行程時間預測
        4.2.1 路段行程時間預測模式
        4.2.2 路段行程時間預測方法
    4.3 基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡的路段行程預測
        4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理
        4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡路段行程時間預測
        4.3.3 改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡路段行程時間預測
    4.4 本章小結(jié)
5 基于實時路況的公交換乘與調(diào)度
    5.1 基于實時路況的動態(tài)換乘方案設計
        5.1.1 動態(tài)換乘算法的模型設計
        5.1.2 動態(tài)換乘算法結(jié)果分析
    5.2 公交車輛實時調(diào)度方案設計
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
作者簡歷
學位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3172857