基于BP神經網絡及GIS智慧公交服務系統(tǒng)設計
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注。本文的研究內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)的總體網絡架構,規(guī)劃服務系統(tǒng)的功能模塊。智慧公交服務系統(tǒng)的關鍵是公交車輛的智能調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,又與歷史同期數(shù)據(jù)息息相關,本文建立了基于改進神經網絡預測路段行程時間模型,內容如下:1基于神經網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神經網絡,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神經網絡提出了改進方案,通過遺傳算法對神經網絡的連接權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 國內外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內研究現(xiàn)狀
1.3 論文研究內容及結構
1.3.1 論文的主要內容
1.3.2 論文結構
2 系統(tǒng)開發(fā)關鍵技術研究
2.1 GIS技術
2.2 GPS技術
2.3 神經網絡技術
2.4 系統(tǒng)開發(fā)技術
2.4.1 中間件技術
2.4.2 多線程技術
2.5 本章小結
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)的總體構成
3.3 智慧公交服務系統(tǒng)總體網絡結構設計
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
4 基于改進神經網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 基于改進神經網絡的路段行程預測
4.3.1 BP神經網絡原理
4.3.2 BP神經網絡路段行程時間預測
4.3.3 改進BP神經網絡路段行程時間預測
4.4 本章小結
5 基于實時路況的公交換乘與調度
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)換乘算法結果分析
5.2 公交車輛實時調度方案設計
5.3 本章小結
6 總結與展望
6.1 總結
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
【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
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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 國內外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內研究現(xiàn)狀
1.3 論文研究內容及結構
1.3.1 論文的主要內容
1.3.2 論文結構
2 系統(tǒng)開發(fā)關鍵技術研究
2.1 GIS技術
2.2 GPS技術
2.3 神經網絡技術
2.4 系統(tǒng)開發(fā)技術
2.4.1 中間件技術
2.4.2 多線程技術
2.5 本章小結
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)的總體構成
3.3 智慧公交服務系統(tǒng)總體網絡結構設計
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
4 基于改進神經網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 基于改進神經網絡的路段行程預測
4.3.1 BP神經網絡原理
4.3.2 BP神經網絡路段行程時間預測
4.3.3 改進BP神經網絡路段行程時間預測
4.4 本章小結
5 基于實時路況的公交換乘與調度
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)換乘算法結果分析
5.2 公交車輛實時調度方案設計
5.3 本章小結
6 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
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學位論文數(shù)據(jù)集
本文編號:3172857
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