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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

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