城市公交到站时间实时预测研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-26页 |
| 1.1 选题背景 | 第9-19页 |
| 1.1.1 大城市公交发展趋势 | 第9页 |
| 1.1.2 智能公交系统快速发展 | 第9-12页 |
| 1.1.3 公交到站时间预测应用现状 | 第12-15页 |
| 1.1.4 研究方案及问题分析 | 第15-19页 |
| 1.2 本课题研究目的 | 第19-20页 |
| 1.3 研究现状 | 第20-23页 |
| 1.3.1 国外研究现状概述 | 第20-22页 |
| 1.3.2 国内研究现状概述 | 第22-23页 |
| 1.4 本文的研究内容与思路 | 第23-26页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第23-24页 |
| 1.4.2 研究思路 | 第24-26页 |
| 第二章 公交到站时间预测的相关模型 | 第26-35页 |
| 2.1 公交车运行特性介绍 | 第26-29页 |
| 2.2 公交到站时间预测模型介绍 | 第29-33页 |
| 2.2.1 基于统计的预测模型 | 第29-30页 |
| 2.2.2 基于分析的预测模型 | 第30-32页 |
| 2.2.3 预测模型比较分析 | 第32-33页 |
| 2.3 曲线匹配模型的相关性 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 曲线匹配预测的可行性分析 | 第35-48页 |
| 3.1 曲线匹配思路的提出 | 第35-39页 |
| 3.1.1 公交到站时间原始数据 | 第35-36页 |
| 3.1.2 运行时间的数据分析 | 第36-38页 |
| 3.1.3 运行时间曲线的分析 | 第38-39页 |
| 3.2 曲线匹配的可行性分析 | 第39-41页 |
| 3.3 曲线匹配的特征参数分析 | 第41-46页 |
| 3.3.1 特征参数概述 | 第41页 |
| 3.3.2 各类特征参数的概念及计算 | 第41-46页 |
| 3.3.3 特征参数的分析比较 | 第46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于曲线匹配的预测模型构建 | 第48-71页 |
| 4.1 原始数据的处理 | 第48-54页 |
| 4.1.1 原始数据的获取 | 第48-49页 |
| 4.1.2 原始数据的基础信息完善 | 第49-52页 |
| 4.1.3 预处理数据的标准化 | 第52-54页 |
| 4.2 运行时间曲线的处理 | 第54-61页 |
| 4.2.1 曲线的中值滤波平滑 | 第54-55页 |
| 4.2.2 曲线的聚类分析优化 | 第55-61页 |
| 4.3 模型特征参数的确定 | 第61-65页 |
| 4.4 曲线匹配预测模型的建立 | 第65-70页 |
| 4.4.1 曲线匹配预测的思路 | 第65-66页 |
| 4.4.2 曲线匹配长度的标准化 | 第66-68页 |
| 4.4.3 基于聚类分析的曲线匹配 | 第68-69页 |
| 4.4.4 模型误差评价指标 | 第69-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 预测模型的实证检验 | 第71-75页 |
| 5.1 基于日期特征的预测模型 | 第71-72页 |
| 5.2 基于曲线匹配的预测模型 | 第72页 |
| 5.3 基于聚类分析的曲线预测模型 | 第72-74页 |
| 5.4 模型的效果对比及评价 | 第74页 |
| 5.4.1 模型精度分析 | 第74页 |
| 5.4.2 模型复杂度分析 | 第74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-78页 |
| 6.1 研究结论 | 第75-76页 |
| 6.2 研究展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
