| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-14页 |
| ·选题背景 | 第10-13页 |
| ·选题意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·智能公交系统发展现状 | 第14-15页 |
| ·基于 SOA 信息系统集成研究现状 | 第15-16页 |
| ·公交信息服务系统现状 | 第16-17页 |
| ·存在的问题及发展趋势 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 智能公交信息采集技术分析 | 第20-32页 |
| ·公交信息概述 | 第20-21页 |
| ·静态公交信息 | 第21页 |
| ·动态公交信息 | 第21页 |
| ·动态公交信息采集技术与实现 | 第21-29页 |
| ·客流量采集技术 | 第22-24页 |
| ·车辆定位技术 | 第24-29页 |
| ·道路交通流采集技术 | 第29页 |
| ·动态公交信息采集技术应用分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 智能公交异构信息系统集成 | 第32-58页 |
| ·异构信息共享概述 | 第32-35页 |
| ·应用集成技术分析 | 第32-33页 |
| ·异构信息共享分析 | 第33-35页 |
| ·SOA 简介 | 第35-39页 |
| ·SOA 的基本概念 | 第35页 |
| ·SOA 的特征 | 第35-37页 |
| ·SOA 分析与设计 | 第37-38页 |
| ·采用 SOA 的优势 | 第38-39页 |
| ·WEB 服务 | 第39-41页 |
| ·Web 服务的体系结构 | 第39-40页 |
| ·Web 服务的协议 | 第40页 |
| ·Web 服务的特点 | 第40-41页 |
| ·基于 WEB 服务的 SOA 系统集成研究 | 第41-57页 |
| ·异构信息系统集成的总体设计 | 第41-46页 |
| ·异构信息系统集成流程分析 | 第46-47页 |
| ·智能公交异构信息系统集成实现 | 第47-55页 |
| ·面向对象系统集成技术实现 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 智能公交信息处理研究 | 第58-74页 |
| ·智能公交信息处理内容和要求 | 第58-59页 |
| ·智能公交信息处理技术分析 | 第59-60页 |
| ·基于 IC 卡和 RBF 神经网络的客流量预测模型 | 第60-64页 |
| ·模型建立背景 | 第60-61页 |
| ·模型框架 | 第61-62页 |
| ·模型预测过程 | 第62-64页 |
| ·公交车辆行程时间预测模型 | 第64-68页 |
| ·公交车行程时间分析 | 第64-65页 |
| ·预测模型建立 | 第65-68页 |
| ·实例分析 | 第68-73页 |
| ·客流量预测实例 | 第68-71页 |
| ·车辆行程时间预测实例 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第五章 智能公交信息服务系统探讨 | 第74-84页 |
| ·智能公交信息服务系统分析 | 第74-76页 |
| ·智能公交信息发布方式分析 | 第76-79页 |
| ·智能公交信息分类 | 第76-77页 |
| ·智能公交信息发布方式 | 第77-78页 |
| ·智能公交信息服务模式分析 | 第78-79页 |
| ·智能化公交信息服务系统 | 第79-82页 |
| ·智能化拉式服务模式 | 第79-81页 |
| ·智能化公交信息服务系统结构设计 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-86页 |
| ·论文总结 | 第84页 |
| ·论文展望 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-90页 |
| 在学期间发表的论著及参与的科研项目 | 第90页 |