公交站台多停靠位乘客组织与智能引导
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 技术路线 | 第14-17页 |
| 第2章 文献综述 | 第17-25页 |
| 2.1 公交运行时间预测 | 第17-22页 |
| 2.1.1 时间序列模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 卡尔曼滤波 | 第18-19页 |
| 2.1.3 人工神经网络 | 第19-20页 |
| 2.1.4 支持向量机 | 第20页 |
| 2.1.5 非参数回归模型 | 第20-21页 |
| 2.1.6 基于历史数据 | 第21-22页 |
| 2.2 公交停站时间预测 | 第22-23页 |
| 2.3 公交站台泊位分配 | 第23-25页 |
| 第3章 基于GPS数据的公交旅行时间预测模型 | 第25-53页 |
| 3.1 公交数据采集及预处理 | 第25-30页 |
| 3.1.1 GPS定位技术 | 第25-26页 |
| 3.1.2 GIS信息系统 | 第26-27页 |
| 3.1.3 数据获取及预处理 | 第27-30页 |
| 3.2 公交车辆运行时间预测 | 第30-45页 |
| 3.2.1 公交运行时间特征分析 | 第30-36页 |
| 3.2.2 公交运行时间预测模型 | 第36-40页 |
| 3.2.3 结果分析 | 第40-45页 |
| 3.3 公交车辆停站时间预测 | 第45-53页 |
| 3.3.1 公交停站时间特征分析 | 第45-49页 |
| 3.3.2 公交停站时间预测模型 | 第49页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第49-53页 |
| 第4章 泊位动态分配算法与分析 | 第53-71页 |
| 4.1 公交站台现状分析 | 第53-54页 |
| 4.2 泊位分配与乘客引导 | 第54-62页 |
| 4.2.1 超车进站时的泊位动态分配 | 第55-58页 |
| 4.2.2 排队进站时的泊位动态分配 | 第58-60页 |
| 4.2.3 泊位动态分配系统原型设计 | 第60-62页 |
| 4.3 结果分析 | 第62-71页 |
| 第5章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 论文总结 | 第71页 |
| 5.2 论文不足之处及研究展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第79页 |
