| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 GIS的应用研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 公共自行车服务点租还需求量预测现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 公共自行车系统调度问题研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 目前研究中存在的问题 | 第15页 |
| 1.4 研究内容及组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 公共自行车服务点短时租还需求量预测 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 公共自行车租还需求影响因素分析 | 第18-19页 |
| 2.3 基于LSTM的服务点短时租还需求量预测 | 第19-23页 |
| 2.3.1 RNN与LSTM原理 | 第19-21页 |
| 2.3.2 输入特征提取与模型结构设计 | 第21-23页 |
| 2.3.3 服务点样本数据预处理 | 第23页 |
| 2.4 实验分析与结果验证 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-28页 |
| 第3章 GIS支持下的公共自行车系统调度模型建立与求解 | 第28-50页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 基于GIS的公共自行车调度问题分析 | 第28-30页 |
| 3.3 GIS支持下多车辆实时协同调度模型建立 | 第30-37页 |
| 3.3.1 服务点的调度优先级 | 第30-31页 |
| 3.3.2 区域服务指数 | 第31-32页 |
| 3.3.3 调度请求的产生 | 第32-33页 |
| 3.3.4 模型相关参数确定 | 第33-35页 |
| 3.3.5 目标函数与约束条件 | 第35-37页 |
| 3.4 基于有效调运系数的调度模型优化 | 第37-38页 |
| 3.4.1 有效调运系数的提出 | 第37-38页 |
| 3.4.2 调度模型优化 | 第38页 |
| 3.5 公共自行车多车辆调度模型的求解 | 第38-44页 |
| 3.5.1 动态调度问题的求解策略 | 第38-39页 |
| 3.5.2 混合模拟退火的遗传算法设计 | 第39-40页 |
| 3.5.3 调度模型求解的关键步骤 | 第40-44页 |
| 3.6 实验及结果分析 | 第44-47页 |
| 3.6.1 实验方案和数据 | 第44-46页 |
| 3.6.2 结果分析 | 第46-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-50页 |
| 第4章 公共自行车智能调度系统开发与应用 | 第50-64页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 公共自行车智能调度系统功能分析 | 第50-51页 |
| 4.3 系统结构与功能实现 | 第51-56页 |
| 4.3.1 调度系统架构 | 第51-53页 |
| 4.3.2 数据库结构 | 第53-54页 |
| 4.3.3 功能模块实现 | 第54-56页 |
| 4.4 案例应用——以杭州市下沙公共自行车服务区为例 | 第56-62页 |
| 4.4.1 系统实地部署 | 第56-57页 |
| 4.4.2 应用过程及效果分析 | 第57-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64页 |
| 5.2 创新点 | 第64-65页 |
| 5.3 展望 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目与成果 | 第76页 |