电动汽车充电桩分布及充电路径规划的方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文工作及结构 | 第13-15页 |
| 第2章 充电桩位置信息数据抽取 | 第15-24页 |
| 2.1 充电桩分布 | 第15-16页 |
| 2.2 高德地图API的使用 | 第16-18页 |
| 2.3 构建系统获取数据 | 第18-23页 |
| 2.3.1 系统介绍 | 第18-19页 |
| 2.3.2 系统设计 | 第19页 |
| 2.3.3 数据库设计 | 第19-20页 |
| 2.3.4 系统运行与数据处理 | 第20-22页 |
| 2.3.5 图结构的建立 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 充电函数的获取 | 第24-29页 |
| 3.1 机器学习线性回归算法 | 第24-26页 |
| 3.1.1 认识回归 | 第24页 |
| 3.1.2 回归的定义 | 第24-25页 |
| 3.1.3 线性回归的求解 | 第25-26页 |
| 3.2 充电数据收集 | 第26-27页 |
| 3.3 充电函数获取 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 建立最短路径算法模型 | 第29-41页 |
| 4.1 相关概念说明 | 第29-30页 |
| 4.2 最短路径算法 | 第30-32页 |
| 4.2.1 图论基础知识 | 第30页 |
| 4.2.2 Dijkstra算法 | 第30-31页 |
| 4.2.3 Floyd算法 | 第31-32页 |
| 4.3 运行环境 | 第32-35页 |
| 4.3.1 Windows环境配置 | 第32-34页 |
| 4.3.2 Mac OS环境配置 | 第34-35页 |
| 4.4 时间最优路径算法 | 第35-37页 |
| 4.5 遍历算法 | 第37-38页 |
| 4.6 改进的遍历算法 | 第38-39页 |
| 4.7 本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 实验分析 | 第41-47页 |
| 5.1 实验结果 | 第41-43页 |
| 5.2 算法分析 | 第43-45页 |
| 5.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第6章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第47-48页 |
| 6.2 不足与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
