| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第10-14页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第14-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-18页 |
| 第二章 城市常规公交调度模式及方法 | 第18-23页 |
| 2.1 常用公交调度模式分析 | 第18-20页 |
| 2.1.1 公交单线调度 | 第18-19页 |
| 2.1.2 区域公交调度 | 第19-20页 |
| 2.2 常用公交调度方法研究 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 智能化公交调度系统基础分析 | 第23-33页 |
| 3.1 智能化公交调度系统需求分析 | 第23-27页 |
| 3.1.1 运营管理者需求分析 | 第23-24页 |
| 3.1.2 出行者需求分析 | 第24-27页 |
| 3.2 基础数据需求研究 | 第27-29页 |
| 3.2.1 公交线路客流需求数据 | 第28页 |
| 3.2.2 公交车辆行驶时间数据 | 第28-29页 |
| 3.3 智能化公交调度系统技术需求 | 第29-32页 |
| 3.3.1 信息子系统模块 | 第30-31页 |
| 3.3.2 通讯子系统模块 | 第31页 |
| 3.3.3 监控子系统模块 | 第31-32页 |
| 3.3.4 控制指挥中心模块 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 公交车辆智能化调度模型 | 第33-48页 |
| 4.1 模型基本假设 | 第33页 |
| 4.2 单线公交实时调度模型 | 第33-45页 |
| 4.2.1 模型基本参数设定 | 第33-34页 |
| 4.2.2 静态调度模型 | 第34-40页 |
| 4.2.2.1 运行时段划分 | 第35-39页 |
| 4.2.2.2 各时段初始公交运行时刻表的制定 | 第39-40页 |
| 4.2.3 基于深度神经网络的单线公交运行状态实时预测 | 第40-45页 |
| 4.3 异常情形下的应急调度策略介绍 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实例分析 | 第48-60页 |
| 5.1 背景简介 | 第48-49页 |
| 5.2 基础数据调查、处理与调度模拟 | 第49-56页 |
| 5.2.1 基础数据调查 | 第49-51页 |
| 5.2.2 数据处理及调度仿真 | 第51-56页 |
| 5.3 调度结果分析 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 研究成果总结 | 第60-61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |