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智能型车载信息装置的自适应路径规划系统研究

第一章 绪论第1-18页
   ·课题来源第8页
   ·动态车辆诱导系统第8-10页
     ·动态车辆诱导系统框架第8页
     ·动态车辆诱导系统的作用第8-10页
   ·车载信息装置第10-14页
     ·车载信息装置研究现状第10-11页
     ·车载信息装置市场预测第11-12页
     ·现有车载信息装置存在问题第12-14页
   ·智能型车载信息装置研究的必要性第14-15页
     ·智能型车载信息装置的定义第14页
     ·智能型车载信息装置的研究必要性第14-15页
     ·自适应路径规划系统的研究现状第15页
   ·本论文的主要研究内容和章节安排第15-16页
   ·本章小节第16-18页
第二章 智能型车载信息装置软硬件及自适应路径规划系统设计第18-32页
   ·智能型车载信息装置软硬件设计第18-21页
     ·智能型车载信息装置软件功能设计第18-19页
     ·智能型车载信息装置硬件设计第19-21页
   ·自适应路径规划系统设计第21-30页
     ·自适应路径规划系统框架设计第21-24页
     ·自适应路径规划系统模块划分第24-26页
     ·自适应路径规划系统的流程设计第26-30页
   ·本章小结第30-32页
第三章 驾驶员路径选择行为研究第32-52页
   ·驾驶员路径选择行为研究第32-35页
     ·驾驶员路径选择研究现状第32-33页
     ·驾驶员路径选择的影响因素分析第33-34页
     ·驾驶员路径选择行为导致问题分析第34-35页
   ·Braess悖论成因及解决策略分析第35-40页
     ·Braess悖论成因分析第35-37页
     ·Braess悖论解决策略分析第37-40页
   ·驾驶员路径选择偏好研究第40-51页
     ·驾驶员路径选择偏好试验分析方法第40-42页
     ·长春市驾驶员路径选择偏好问卷调查第42-44页
     ·调查结果及选线偏好分析第44-51页
   ·本章小结第51-52页
第四章 驾驶员偏好自学习算法第52-78页
   ·路阻的设计第52-70页
     ·基于多目标的路阻函数设计第52-55页
     ·评价指标的确定第55-68页
     ·基于Logistic的评价指标的归一化第68-70页
   ·基于差分感知器的驾驶员偏好自学习算法第70-76页
     ·感知器第70-73页
     ·基于差分感知器的驾驶员偏好自学习算法模型第73-74页
     ·驾驶员偏好自学习算法实现第74-76页
   ·本章小结第76-78页
第五章 基于驾驶员偏好的自适应路径规划算法研究第78-90页
   ·经典最短路算法第78-81页
     ·Dijkstra算法第78-79页
     ·Bellman-Ford-Moore算法第79页
     ·Floyd算法第79页
     ·启发式搜索(Heuristic Search)算法第79-81页
   ·车载诱导专用最优路径优化算法第81-85页
     ·数据结构改进第81-83页
     ·双向搜索第83页
     ·分层搜索第83-84页
     ·基于人工智能的算法第84-85页
   ·基于驾驶员偏好的自适应路径规划算法第85-88页
     ·算法模型描述第85-86页
     ·算法实现第86-88页
   ·本章小结第88-90页
第六章 自适应路径规划系统的实现及验证第90-106页
   ·自适应路径规划系统的人机界面设计第90-93页
     ·人机界面设计原则第90-91页
     ·人机界面交互方式的设计第91-93页
   ·自适应路径规划系统的软件设计第93-101页
     ·软件系统功能介绍第93-97页
     ·驾驶员路径选择偏好自学习功能介绍第97-101页
   ·自适应路径规划系统可行性及效果验证第101-105页
     ·试验描述第101页
     ·效果分析第101-105页
   ·本章小结第105-106页
第七章 总结与展望第106-108页
   ·全文总结第106-107页
     ·取得的成果第106-107页
     ·存在不足第107页
   ·展望第107-108页
参考文献第108-112页
附录第112-114页
论文摘要第114-117页
ABSTRACT第117-120页
作者在攻读硕士学位期间的科研及论文情况摘要第120-121页
致谢第121页

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