摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
注释表 | 第13-14页 |
第1章 引言 | 第14-22页 |
1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.2.1 国外发展现状 | 第16-17页 |
1.2.2 国内发展现状 | 第17-18页 |
1.3 目前研究中存在的问题 | 第18-19页 |
1.4 本文研究内容与关键问题 | 第19-20页 |
1.5 本论文组织结构 | 第20-22页 |
第2章 公共自行车智能调度系统框架设计与需求分析 | 第22-32页 |
2.1 公共自行车智能调度系统框架设计 | 第22-23页 |
2.2 公共自行车智能调度系统需求分析 | 第23-27页 |
2.2.1 系统功能需求分析 | 第23-24页 |
2.2.2 系统性能需求分析 | 第24-25页 |
2.2.3 平台软件体系结构 | 第25-27页 |
2.3 关键技术 | 第27-31页 |
2.3.1 数据挖掘技术 | 第27-28页 |
2.3.2 区域聚类划分技术 | 第28-29页 |
2.3.3 数据库自动触发 | 第29-30页 |
2.3.4 数据备份与恢复技术 | 第30-31页 |
2.4 本章小结 | 第31-32页 |
第3章 公共自行车系统运行数据分析 | 第32-48页 |
3.1 样本数据分析 | 第32-36页 |
3.1.1 高峰月份的高峰日分析 | 第33-34页 |
3.1.2 按工作日与非工作日分析运营情况得出高峰时间段 | 第34-35页 |
3.1.3 站点分类 | 第35-36页 |
3.2 需求量统计 | 第36-39页 |
3.2.1 求取满车率 | 第36-37页 |
3.2.2 求取调度需求量 | 第37-39页 |
3.3 调度区域划分 | 第39-47页 |
3.3.1 k-means聚类算法 | 第39-40页 |
3.3.2 基于调度需求量的二次k-means算法 | 第40-47页 |
3.4 本章小结 | 第47-48页 |
第4章 公共自行车智能调度系统的实现 | 第48-65页 |
4.1 公共自行车智能调度系统功能模块设计 | 第48-50页 |
4.2 公共自行车智能调度系统数据库设计与实现 | 第50-53页 |
4.2.1 概念设计 | 第50-51页 |
4.2.2 数据库表格设计 | 第51-52页 |
4.2.3 数据库访问 | 第52-53页 |
4.3 功能模块详细设计与实现 | 第53-64页 |
4.3.1 样本数据模块 | 第53-55页 |
4.3.2 满车率初始化模块 | 第55-58页 |
4.3.3 满车率回溯模块 | 第58-59页 |
4.3.4 调度需求量获取模块 | 第59-60页 |
4.3.5 调度区域划分 | 第60-63页 |
4.3.6 调度计划生成模块 | 第63-64页 |
4.4 结束语 | 第64-65页 |
第5章 软件测试与结果分析 | 第65-101页 |
5.1 测试方案分析 | 第65-67页 |
5.1.1 测试方法选择 | 第65-66页 |
5.1.2 测试流程设计 | 第66页 |
5.1.3 测试目标 | 第66-67页 |
5.2 测试环境搭建 | 第67-69页 |
5.3 功能测试及结果分析 | 第69-91页 |
5.3.1 用户管理模块 | 第69-71页 |
5.3.2 样本数据管理模块 | 第71-77页 |
5.3.3 满车率初始化管理模块 | 第77-81页 |
5.3.4 满车率恢复模块 | 第81-83页 |
5.3.5 调度需求量获取模块 | 第83-86页 |
5.3.6 站点区域划分模块 | 第86-89页 |
5.3.7 调度计划生成模块 | 第89-91页 |
5.4 非功能测试 | 第91-95页 |
5.4.1 意外情况测试 | 第91页 |
5.4.2 软件兼容性测试 | 第91-94页 |
5.4.3 性能分析 | 第94-95页 |
5.5 与实际对比分析 | 第95-100页 |
5.6 本章小结 | 第100-101页 |
第6章 结论和展望 | 第101-103页 |
6.1 结论 | 第101-102页 |
6.2 展望 | 第102-103页 |
参考文献 | 第103-107页 |
致谢 | 第107-108页 |
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第108页 |