基于安卓平台的景区智能导游服务系统研究与实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4 论文主要工作与组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第18-27页 |
| 2.1 安卓概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 安卓平台架构 | 第18-19页 |
| 2.1.2 安卓四大组件 | 第19-21页 |
| 2.2 游览路线规划 | 第21-24页 |
| 2.2.1 TSP问题模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 路线规划算法 | 第22-24页 |
| 2.3 游客人数预测 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 智能路线规划服务研究 | 第27-43页 |
| 3.1 景区游览路线规划问题定义 | 第27-28页 |
| 3.2 基本蚁群算法研究 | 第28-32页 |
| 3.3 智能路线规划算法设计 | 第32-36页 |
| 3.3.1 定义临时权值矩阵 | 第32-33页 |
| 3.3.2 目标景点的完全遍历 | 第33页 |
| 3.3.3 最短路矩阵的定义 | 第33-34页 |
| 3.3.4 路径权值的计算 | 第34-35页 |
| 3.3.5 算法具体流程 | 第35-36页 |
| 3.4 算法功能仿真检验 | 第36-38页 |
| 3.5 算法性能改进 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 拥堵预警服务研究 | 第43-51页 |
| 4.1 拥堵预警服务概述 | 第43-44页 |
| 4.2 BP神经网络基本原理 | 第44-47页 |
| 4.2.1 BP神经网络概述 | 第44页 |
| 4.2.2 BP神经网络结构 | 第44-45页 |
| 4.2.3 BP神经网络学习过程 | 第45-47页 |
| 4.3 景点游客人数预测 | 第47-50页 |
| 4.3.1 网络结构设计 | 第48-49页 |
| 4.3.2 学习样本及预测方法 | 第49-50页 |
| 4.4 拥堵预警服务流程 | 第50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第51-64页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第51-52页 |
| 5.2 系统设计 | 第52-55页 |
| 5.2.1 系统总体架构 | 第52-53页 |
| 5.2.2 安卓客户端设计 | 第53页 |
| 5.2.3 服务器端设计 | 第53-54页 |
| 5.2.4 数据库设计 | 第54-55页 |
| 5.3 系统实现 | 第55-63页 |
| 5.3.1 启动登陆实现 | 第55-57页 |
| 5.3.2 主界面实现 | 第57-60页 |
| 5.3.3 智能路线规划服务实现 | 第60-62页 |
| 5.3.4 拥堵预警服务实现 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
