| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 总结与分析 | 第12页 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 | 第12-15页 |
| 第二章 中小城市智能公交信息系统构建的基本原理 | 第15-24页 |
| 2.1 中小城市发展现状及其特征 | 第15-16页 |
| 2.1.1 城市划分标准 | 第15页 |
| 2.1.2 中小城市发展特征 | 第15-16页 |
| 2.2 中小城市公共交通发展现状及存在问题 | 第16-17页 |
| 2.3 基于中小城市的智能公交信息系统框架构建 | 第17-21页 |
| 2.3.1 车载终端模块 | 第18-19页 |
| 2.3.2 路段信息设置模块 | 第19页 |
| 2.3.3 公交站台显示终端模块 | 第19页 |
| 2.3.4 中央控制系统 | 第19-20页 |
| 2.3.5 信号通信及模块连接 | 第20-21页 |
| 2.4 基于GPS和RFID技术的智能公交信息系统构建原理 | 第21-23页 |
| 2.4.1 基于GPS和RFID技术的智能公交系统特点 | 第21-22页 |
| 2.4.2 基于GPS和RFID技术的智能公交系统工作原理 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 中小城市智能公交信息系统数据采集处理 | 第24-33页 |
| 3.1 公交数据采集技术 | 第24-25页 |
| 3.1.1 传统智能公交信息系统数据采集技术 | 第24页 |
| 3.1.2 中小城市智能公交信息系统数据采集技术 | 第24-25页 |
| 3.2 移动检测器GPS技术 | 第25-28页 |
| 3.2.1 GPS技术简述 | 第25-27页 |
| 3.2.2 GPS技术采集步骤 | 第27页 |
| 3.2.3 GPS数据处理 | 第27-28页 |
| 3.3 固定检测器RFID技术 | 第28-31页 |
| 3.3.1 RFID技术简述 | 第28页 |
| 3.3.2 RFID技术采集步骤 | 第28-31页 |
| 3.4 GPRS技术简述 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 智能公交信息系统公交到站时间预测算法 | 第33-48页 |
| 4.1 常用的公交到站时间预测算法 | 第33-39页 |
| 4.1.1 卡尔曼滤波模型预测算法 | 第33-36页 |
| 4.1.2 时间序列预测算法 | 第36-38页 |
| 4.1.3 存在的问题 | 第38-39页 |
| 4.2 中小城市公交到站时间预测算法的改进思路 | 第39页 |
| 4.3 基于GPS和RFID技术的模糊隶属度预测时间算法 | 第39-47页 |
| 4.3.1 基本思路与数据准备 | 第39-40页 |
| 4.3.2 参数说明与模型建立 | 第40页 |
| 4.3.3 算法介绍 | 第40-43页 |
| 4.3.4 算法可行性分析 | 第43-44页 |
| 4.3.5 算法计算及站牌信息显示 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 案例分析 | 第48-61页 |
| 5.1 站牌预测信息需求分析 | 第48-54页 |
| 5.1.1 海宁市公交状况 | 第48-49页 |
| 5.1.2 海宁市公交调查问卷 | 第49-53页 |
| 5.1.3 海宁市公交智能信息需求 | 第53-54页 |
| 5.2 海宁市公交预测到站时间 | 第54-57页 |
| 5.2.1 海宁市公交数据调查 | 第54-56页 |
| 5.2.2 海宁市公交到站时间预测 | 第56-57页 |
| 5.3 海宁市公交站牌信息显示 | 第57-60页 |
| 5.3.1 公交正常运行时站牌信息显示 | 第57-58页 |
| 5.3.2 公交发生堵塞时站牌信息显示 | 第58-59页 |
| 5.3.3 交通堵塞结束后站牌信息显示 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结语 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第67页 |
| 攻读硕士期间参与的主要科研项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
