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基于公交IC卡数据的乘客路线选择算法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
        1.2.1 国内研究现状第10-11页
        1.2.2 国外研究现状第11页
    1.3 研究内容第11-12页
    1.4 论文结构第12-15页
第二章 相关理论与支撑技术第15-21页
    2.1 数据挖掘第15-17页
        2.1.1 数据挖掘概念第15页
        2.1.2 数据挖掘主要步骤第15-16页
        2.1.3 数据挖掘中的常用算法第16-17页
    2.2 蚁群算法第17-21页
        2.2.1 蚁群算法的概念及基本原理第17-19页
        2.2.2 蚁群算法的特点第19-21页
第三章 影响乘客公交出行路线选择的因素分析第21-27页
    3.1 影响公交乘客路线选择的因素第21-22页
    3.2 公交IC卡信息分析第22-25页
        3.2.1 公交IC卡组成第23页
        3.2.2 公交IC卡数据结构第23-25页
    3.3 本文两种方法的优化目标第25-27页
第四章 公交乘客路线选择估计模型仿真第27-35页
    4.1 引言第27-28页
    4.2 公交乘客线路选择原理特点第28-29页
    4.3 大数据的公交乘客线路选择的估计模型的提出第29-32页
        4.3.1 公交客流出行时间概率密度函数的计算第29-30页
        4.3.2 大数据的公交乘客线路选择的估计模型组建第30-32页
    4.4 实验及仿真证明第32-35页
第五章 考虑出行因素的公交路线选择算法第35-47页
    5.1 引言第35-36页
    5.2 城市公交线路选择优化的目标第36-37页
    5.3 城市公交线网模型第37-38页
        5.3.1 城市公交线网的拓扑结构第37页
        5.3.2 公交IC卡数据模型第37-38页
    5.4 GBAS求解最短路径的可行性分析第38-40页
        5.4.1 GBAS算法简述第38页
        5.4.2 公交乘客线路选择问题与旅行商问题第38-39页
        5.4.3 GBAS构造图的特点第39-40页
    5.5 基于GBAS的公交出行最优路径选择算法第40-43页
    5.6 实验分析第43-47页
第六章 总结与展望第47-49页
    6.1 工作总结第47页
    6.2 本文不足第47页
    6.3 下一步研究计划第47-49页
参考文献第49-51页
致谢第51-53页
攻读学位期间的科研成果第53-55页

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