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基于移动互联网的地铁出行辅助系统研究与设计

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 移动互联网+交通运输第12-14页
        1.2.2 最短路径研究现状及趋势第14-15页
        1.2.3 交通客流短期预测研究现状及趋势第15页
    1.3 本文主要研究思路和内容安排第15-17页
第二章 地铁出行辅助系统相关技术介绍第17-29页
    2.1 引言第17页
    2.2 Android开发技术第17-21页
        2.2.1 Android概述第17页
        2.2.2 Android平台架构第17-20页
        2.2.3 Android平台特性第20页
        2.2.4 Android开发环境搭建第20-21页
    2.3 HTML5开发技术介绍第21-23页
        2.3.1 HTML5简介第22页
        2.3.2 HTML5特性第22-23页
    2.4 二维码技术介绍第23-26页
        2.4.1 二维码概述第23页
        2.4.2 二维码技术特点第23-24页
        2.4.3 二维码原理第24-26页
    2.5 移动支付技术介绍第26-28页
        2.5.1 支付宝开发第26-27页
        2.5.2 微信支付开发第27-28页
    2.6 本章小结第28-29页
第三章 地铁票价与线路换乘指引第29-42页
    3.1 引言第29页
    3.2 最短路径问题概述第29-30页
    3.3 图的表示与存储第30-32页
        3.3.1 图的表示第30-31页
        3.3.2 图的存储第31页
        3.3.3 最短路径的定义第31-32页
    3.4 图的搜索第32-35页
        3.4.1 广度优先搜索第32-33页
        3.4.2 深度优先搜索第33-35页
    3.5 Dijkstra最短路径算法第35-37页
    3.6 Floyd最短路径算法第37-38页
        3.6.1 算法思想原理:第38页
        3.6.2 算法描述:第38页
    3.7 基于Dijkstra算法的地铁票价及地铁指引算法第38-41页
        3.7.1 程序主要框架第38-39页
        3.7.2 算法基本实现过程第39-41页
    3.8 本章小结第41-42页
第四章 地铁客流短期预测第42-57页
    4.1 引言第42页
    4.2 常用研究思路和算法第42-47页
        4.2.1 线性预测方法第42-43页
        4.2.2 非线性预测方法第43-47页
    4.3 基于灰色马尔科夫模型的地铁短期客流预测算法第47-56页
        4.3.1 地铁客流基本特性第47-48页
        4.3.2 灰色系统理论第48页
        4.3.3 马尔科夫链理论第48-50页
        4.3.4 算法流程第50-51页
        4.3.5 灰色模型预测第51-54页
        4.3.6 马尔科夫模型修正预测结果第54-55页
        4.3.7 仿真实验方案设计第55-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 系统设计与实现第57-74页
    5.1 前言第57页
    5.2 系统需求分析与整体设计第57-64页
        5.2.1 用例图第57-58页
        5.2.2 功能模块划分第58-59页
        5.2.3 系统总体架构第59-61页
        5.2.4 数据库设计第61-63页
        5.2.5 系统整体设计目标第63-64页
    5.3 地铁线路图模块与位置定位第64-67页
        5.3.1 地铁线路图模块第64-66页
        5.3.2 位置定位第66-67页
    5.4 电子票模块第67-71页
        5.4.1 二维码电子票优势第67-68页
        5.4.2 购票乘车流程第68-69页
        5.4.3 地铁系统验证二维码电子票信息第69-71页
        5.4.4 二维码加密与识别速度优化第71页
    5.5 客流拥堵状况发布模块第71-73页
    5.6 本章小结第73-74页
总结与展望第74-76页
参考文献第76-80页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第80-81页
致谢第81-82页
附件第82页

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