基于神经网络的智能公交信息服务系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·智能交通信息系统 | 第10-12页 |
| ·路段行驶预测方法 | 第12-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 智能公交信息服务系统的结构框架 | 第17-21页 |
| ·概述 | 第17页 |
| ·智能公交信息服务系统框架 | 第17-20页 |
| ·交通流信息采集与处理子系统 | 第18-19页 |
| ·车辆定位子系统 | 第19页 |
| ·出行管理系统 | 第19-20页 |
| ·交通控制和安全系统 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 公交车数据的采集与预处理 | 第21-32页 |
| ·数据的采集 | 第21-24页 |
| ·公交车信息采集系统构成 | 第21-22页 |
| ·公交车数据结构 | 第22页 |
| ·公交车信息采集系统的优势 | 第22-24页 |
| ·速度的预处理 | 第24-27页 |
| ·瞬时速度与计算速度 | 第24-26页 |
| ·间隔平均速度的求解方法 | 第26页 |
| ·数据的筛选 | 第26-27页 |
| ·样本量的确定 | 第27-29页 |
| ·路段行驶时间的计算 | 第29-31页 |
| ·路段行驶时间的含义 | 第29-30页 |
| ·路段行程时间的计算方法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 公交车行程时间预测 | 第32-48页 |
| ·概述 | 第32-35页 |
| ·路段行程时间预测原理 | 第32-33页 |
| ·路段行程时间预测模式的确定 | 第33-34页 |
| ·路段行程时间预测方法的选择 | 第34-35页 |
| ·基于BP神经网络模型的路段行程时间预测 | 第35-46页 |
| ·神经网络概述 | 第35-36页 |
| ·神经网络基本原理 | 第36-39页 |
| ·BP神经网络 | 第39-42页 |
| ·BP神经网络路段行驶时间预测模型的建立 | 第42-45页 |
| ·模型参数与MATLAB仿真 | 第45-46页 |
| ·误差指标 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 公交行程时间预测仿真及算法改进 | 第48-60页 |
| ·神经网络的结构设计 | 第48-49页 |
| ·数据的预处理 | 第48页 |
| ·网络设计 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络进行行驶时间预测 | 第49-50页 |
| ·改进BP神经网络算法用于行驶时间的预测 | 第50-54页 |
| ·遗传算法改进神经网络进行行驶时间预测 | 第54-59页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第54-56页 |
| ·算法模型的改进 | 第56-58页 |
| ·仿真结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
