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面向用户的停车诱导信息系统研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
1 引言第11-21页
   ·研究背景第11-12页
   ·国内外城市PGIS 的发展和现状第12-19页
     ·国外城市 PGIS 的发展和现状第12-16页
     ·国内城市 PGIS 的发展和现状第16-19页
   ·本章总结第19-21页
2 面向用户的停车诱导信息系统的构建第21-38页
   ·面向用户的PGIS 的目的第21页
   ·面向用户的PGIS 的框架第21-22页
   ·相关技术支持第22-30页
     ·全球定位系统第23-24页
     ·地理信息系统第24-26页
     ·信息传输技术第26-29页
     ·车载导航技术第29-30页
   ·信息采集模块第30-33页
     ·停车场数据第31-32页
     ·驾驶人信息第32页
     ·停车需求信息第32-33页
   ·信息传输模块第33-35页
   ·信息处理模块第35页
   ·信息发布模块第35-36页
   ·面向用户的PGIS 的意义第36-38页
3 停车需求及特性分析第38-50页
   ·停车行为调查对象、内容和方法第38-39页
   ·停车需求的特性分析第39-41页
     ·停车需求目的特性第40页
     ·停车需求时间特性第40-41页
   ·停车行为过程第41-43页
   ·停车行为的影响因素第43-50页
     ·停车收费的影响第44-45页
     ·步行距离的影响第45-46页
     ·便捷程度的影响第46-47页
     ·停车信息的影响第47页
     ·其它因素的影响第47-50页
4 停车场有效泊位预测第50-60页
   ·有效停车泊位的影响因素第50页
   ·有效停车泊位预测及意义第50页
   ·有效停车泊位的预测方法第50-52页
   ·基于神经网络的时间序列预测方法第52-53页
   ·BP 神经网络技术第53-57页
     ·BP 神经网络模型结构第53-54页
     ·BP 神经网络学习过程第54-57页
   ·基于BP 神经网络的停车泊位率预测模型的实现第57-60页
     ·训练样本的归一化第57-58页
     ·BP 神经网络的训练第58-59页
     ·BP 神经网络的预测第59-60页
5 面向用户的PGIS 的停车场选择模型研究第60-83页
   ·模型意义第60-61页
   ·模型构思第61-64页
     ·适用条件假设第61页
     ·控制策略选择第61页
     ·停车出行过程第61-62页
     ·影响指标确定第62-63页
     ·模型目标确立第63-64页
   ·时间价值第64-65页
     ·时间价值含义第64页
     ·时间价值函数第64-65页
   ·备选停车场的确定第65-66页
   ·驾驶行程费用第66-68页
     ·驾驶行程时间费用第66-67页
     ·驾驶行程油耗费用第67-68页
   ·停车泊位费用第68-69页
   ·步行时间费用第69-70页
   ·二次寻泊费用第70-72页
   ·建立数学模型第72-74页
   ·模型算法分析第74-83页
     ·构建路网赋权有向图第75-77页
     ·最短路径求解算法第77-79页
     ·算法的分析与比较第79-80页
     ·边标号算法第80-81页
     ·算法逻辑框图第81-83页
6 算例分析第83-94页
   ·确定备选停车场第84-85页
   ·路网赋权有向图第85页
   ·确定最小行程费用第85-88页
   ·确定二次寻泊费用第88-91页
   ·确定停车泊位费用第91-92页
   ·确定步行时间费用第92-93页
   ·确定广义停车费用第93-94页
7 总结与展望第94-96页
   ·研究工作总结第94页
   ·主要创新点第94-95页
   ·不足与展望第95-96页
参考文献第96-101页
致谢第101页

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