基于GIS的高速公路路面管理智能决策模型研究
摘要 | 第1-8页 |
Abstract | 第8-10页 |
目录 | 第10-13页 |
第1章 绪论 | 第13-26页 |
·课题的研究意义 | 第13-15页 |
·研究背景 | 第13-14页 |
·研究意义 | 第14-15页 |
·国内外现状研究 | 第15-22页 |
·路面管理系统概述 | 第15-16页 |
·国外研究现状 | 第16-18页 |
·国内研究现状 | 第18-20页 |
·文献研究 | 第20-22页 |
·论文研究的目标与内容 | 第22-23页 |
·研究目标 | 第22页 |
·研究内容 | 第22-23页 |
·论文研究的方法和技术路线 | 第23-26页 |
第2章 高速公路路面管理的系统设计 | 第26-43页 |
·业务需求调研 | 第26-29页 |
·现行养护体制 | 第26-28页 |
·养护管理发展趋势 | 第28-29页 |
·业务流程分析 | 第29-33页 |
·系统设计原则 | 第33-34页 |
·系统功能设计 | 第34-35页 |
·系统结构设计 | 第35-42页 |
·系统软件结构 | 第35-38页 |
·系统网络结构 | 第38-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第3章 基于GIS的高速公路数据库 | 第43-72页 |
·数据需求分析 | 第43-44页 |
·空间数据 | 第43-44页 |
·属性数据 | 第44页 |
·路面管理数据采集 | 第44-52页 |
·外业数据 | 第45-49页 |
·内业数据 | 第49-52页 |
·公路数据库的设计 | 第52-67页 |
·空间数据库的设计 | 第54-59页 |
·属性数据库的设计 | 第59-64页 |
·公路空间数据与属性数据的关联 | 第64-67页 |
·系统的功能实现 | 第67-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
第4章 高速公路路面性能评价 | 第72-101页 |
·概述 | 第72-73页 |
·路面使用性能单项评价指标 | 第73-80页 |
·路面行驶质量评价 | 第74-76页 |
·路面破损状况评价 | 第76-78页 |
·路面结构强度评价 | 第78-79页 |
·路面抗滑性能评价 | 第79-80页 |
·路面使用性能综合评价 | 第80-85页 |
·路面使用性能综合评价方法 | 第81-83页 |
·国内高速公路综合评价指标 | 第83-85页 |
·高速公路路面使用性能模糊神经网络综合评价模型 | 第85-100页 |
·模糊神经网络 | 第85-90页 |
·模糊神经网络综合评价模型 | 第90-100页 |
·本章小结 | 第100-101页 |
第5章 高速公路路面使用性能预测 | 第101-113页 |
·路面使用性能影响因素研究 | 第101-103页 |
·路面使用性能预测方法研究 | 第103-105页 |
·确定型预测模型 | 第103-104页 |
·概率型预测模型 | 第104-105页 |
·其他预测模型 | 第105页 |
·基于BP神经网络的路面性能预测 | 第105-112页 |
·BP神经网络预测的原理 | 第106-107页 |
·BP神经网络算法 | 第107-110页 |
·BP神经网络在高速公路路面性能预测中的应用 | 第110-112页 |
·本章小结 | 第112-113页 |
第6章 智能化多目标养护管理决策 | 第113-136页 |
·养护决策优化方法研究 | 第113-117页 |
·数学规划方法 | 第113-115页 |
·人工智能方法 | 第115-117页 |
·多目标优化研究 | 第117-123页 |
·多目标优化 | 第117-118页 |
·非支配解与偏好结构 | 第118-120页 |
·多目标优化求解方法 | 第120-123页 |
·基于粒子群的多目标养护决策模型 | 第123-135页 |
·基本粒子群算法 | 第123-126页 |
·带约束条件的多目标离散PSO决策模型 | 第126-131页 |
·粒子群算法在养护决策中的案例应用 | 第131-135页 |
·本章小结 | 第135-136页 |
结论 | 第136-139页 |
1. 论文的主要研究成果和结论 | 第136-137页 |
2. 论文的主要创新点 | 第137-138页 |
3. 研究展望 | 第138-139页 |
致谢 | 第139-140页 |
参考文献 | 第140-151页 |
攻读博士期间发表的论文及科研成果 | 第151页 |