| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·智能交通系统概述 | 第10-12页 |
| ·智能交通系统的基本概念 | 第10页 |
| ·智能交通系统的研究内容 | 第10-11页 |
| ·智能交通系统的发展 | 第11-12页 |
| ·地理信息系统概述 | 第12-15页 |
| ·GIS的基本概念及组成 | 第12-13页 |
| ·GIS的主要功能 | 第13-14页 |
| ·GIS的发展及应用 | 第14-15页 |
| ·最优路径算法概述 | 第15-16页 |
| ·论文的主要研究内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 ArcGIS及交通路网的建立 | 第18-32页 |
| ·ArcGIS概述 | 第18-23页 |
| ·ArcGIS系列软件介绍 | 第18-20页 |
| ·ArcGIS地理数据模型 | 第20-22页 |
| ·ArcGIS的网络分析功能 | 第22-23页 |
| ·网络数据集的相关概念 | 第23-27页 |
| ·交通路网网络数据集的创建 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 动态权值模型的建立 | 第32-50页 |
| ·道路的分类 | 第32-34页 |
| ·交通流数据采集 | 第34-36页 |
| ·动态权值模型的建立 | 第36-43页 |
| ·交通预测算法的选取 | 第36-38页 |
| ·基于非参数回归方法的动态权值模型的建立 | 第38-43页 |
| ·动态权值模型的实现与仿真 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 蚁群算法及其在交通最优路径问题中的应用研究 | 第50-65页 |
| ·蚁群算法概述 | 第50-52页 |
| ·蚁群行为描述 | 第50-51页 |
| ·蚂蚁个体的抽象 | 第51-52页 |
| ·蚁群算法的应用领域 | 第52页 |
| ·基本蚁群算法模型及分析 | 第52-56页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第52-53页 |
| ·基本蚁群算法描述 | 第53-54页 |
| ·基本蚁群算法的实现步骤 | 第54-55页 |
| ·基本蚁群算法分析 | 第55-56页 |
| ·蚁群算法的改进 | 第56-60页 |
| ·转移规则的改进 | 第56-57页 |
| ·信息素局部更新规则 | 第57-58页 |
| ·信息素全局更新规则 | 第58页 |
| ·改进蚁群算法的执行步骤 | 第58-60页 |
| ·蚁群算法在交通最优路径中的应用 | 第60-64页 |
| ·实验分析及参数设置 | 第60-63页 |
| ·两种算法运行结果比较 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 算法的实现与仿真 | 第65-77页 |
| ·实现环境简介 | 第65-67页 |
| ·Visual Studio .NET简介 | 第65-66页 |
| ·ArcGIS Engine介绍 | 第66-67页 |
| ·软件实现 | 第67-74页 |
| ·算法的仿真 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第87页 |