基于车辆实时调度的公交优化措施研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究的背景 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文研究的目的与意义 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容及技术路线 | 第14-17页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| ·论文技术路线 | 第15-17页 |
| 第2章 城市公交优先政策分析 | 第17-25页 |
| ·公交优先实施的必要性 | 第17-21页 |
| ·公交优化的目标 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于AHP的公交优化措施层次性分析 | 第25-36页 |
| ·AHP模型的建立 | 第25-33页 |
| ·两两比较判断矩阵 | 第26-30页 |
| ·权重计算 | 第30-33页 |
| ·结果分析 | 第33-35页 |
| ·B_1和B_2同等重要的权重分析 | 第33-35页 |
| ·B_1比B_2重要的权重分析 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于BP神经网络的车辆调度优化 | 第36-62页 |
| ·现行公交调度的问题 | 第36-38页 |
| ·公交车辆实时调度的现实意义 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络 | 第39-48页 |
| ·BP网络结构 | 第40-43页 |
| ·Matlab神经网络工具箱(NNTOOL) | 第43-48页 |
| ·公交线路客流的预测 | 第48-53页 |
| ·公交线路客流的回归分析 | 第48-49页 |
| ·时间序列模型(ARMA) | 第49-51页 |
| ·神经网络模型 | 第51-53页 |
| ·公交车辆调度形式 | 第53-55页 |
| ·公交车辆调度形式的计算方法及实例分析 | 第55-60页 |
| ·公交车辆调度形式的计算方法 | 第55-57页 |
| ·实例分析 | 第57-60页 |
| ·基于BP神经网络的公交车辆实时调度 | 第60-62页 |
| 第5章 昆明市公交车辆调度实例研究 | 第62-70页 |
| 第6章 结论与展望 | 第70-73页 |
| ·本论文的研究成果 | 第70-71页 |
| ·本论文进一步研究的方向 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录A | 第77-78页 |
| 附录B | 第78-80页 |
| 附录C | 第80-82页 |
