| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·公交预测的内涵 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状总结 | 第13-14页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第14页 |
| ·课题主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 GPS 定位技术原理与基础 | 第15-28页 |
| ·GPS 概述 | 第15-19页 |
| ·GPS 车辆定位的优点 | 第15-16页 |
| ·GPS 组成 | 第16-18页 |
| ·全球卫星定位技术的基本原理 | 第18-19页 |
| ·公交车定位的工作流程 | 第19-20页 |
| ·公交车定位信息参数分析 | 第20-21页 |
| ·公交定位信息数据采集 | 第21-23页 |
| ·定位信息的主要影响因素 | 第21-22页 |
| ·采集数据的主要内容 | 第22页 |
| ·采集数据的主要方法 | 第22-23页 |
| ·GPS 定位信息的预处理 | 第23-28页 |
| ·误差产生的原因 | 第23-24页 |
| ·误差补偿方案 | 第24-25页 |
| ·缺失数据的处理 | 第25-26页 |
| ·错误数据的处理 | 第26页 |
| ·特殊数据的处理 | 第26-28页 |
| 第三章 公交车实时数据匹配研究 | 第28-33页 |
| ·公交车实时数据匹配相关技术 | 第28页 |
| ·公交车路线的数字化 | 第28-30页 |
| ·公交线路路段划分方法 | 第28-29页 |
| ·公交线路线性化处理 | 第29-30页 |
| ·公交车行驶方向的判别 | 第30-31页 |
| ·公交车实时数据匹配 | 第31-33页 |
| 第四章 公交到站时间预测模型 | 第33-53页 |
| ·公交到站时间影响因素分析 | 第33-39页 |
| ·路段行驶时间 | 第33-35页 |
| ·交叉口延误时间 | 第35-38页 |
| ·到站停靠延误时间 | 第38-39页 |
| ·公交到站时间预测模型的设计目标 | 第39-40页 |
| ·改进的 BP 人工神经网络的预测模型 | 第40-53页 |
| ·BP 人工神经网络的特点 | 第40-45页 |
| ·BP 人工神经网络预测方法的基本步骤 | 第45-46页 |
| ·改进的 BP 人工神经网络模型的建立 | 第46-52页 |
| ·改进的 BP 人工神经网络模型在 matlab 中的实现 | 第52-53页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第53-61页 |
| ·实验环境 | 第53-55页 |
| ·实验数据 | 第55-57页 |
| ·实时 GPS 数据 | 第55-56页 |
| ·公交车的实际到达时间 | 第56-57页 |
| ·公交车辆到站预测时间的实验结果 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 在学期间发表的论文和取得的学术成果 | 第65页 |