多模式实时交通网络的最优路径分析的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第7-11页 |
| 1.1.1 城市交通拥堵现状 | 第7页 |
| 1.1.2 交通拥堵的定义 | 第7-8页 |
| 1.1.3 交通拥的堵社会成本分析 | 第8-11页 |
| 1.2 成因分析和解决原理简述 | 第11-12页 |
| 1.2.1 交通拥挤堵塞的成因分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 解决城市交通拥挤堵塞的基本原理 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和思想 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 图论基础 | 第14-22页 |
| 2.1 图的概念 | 第14-16页 |
| 2.1.1 图的基本定义 | 第14页 |
| 2.1.2 图的常用术语 | 第14-16页 |
| 2.2 图的存储方式 | 第16-20页 |
| 2.2.1 邻接矩阵存储 | 第16-18页 |
| 2.2.2 邻接表存储 | 第18-20页 |
| 2.3 图的遍历算法 | 第20-21页 |
| 2.3.1 深度优先遍历 | 第20页 |
| 2.3.2 广度优先遍历 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 最短路径常用算法 | 第22-28页 |
| 3.1 最短路径算法概述 | 第22页 |
| 3.2 Dijkstra最短路径算法 | 第22-24页 |
| 3.3 A~*最短路径算法 | 第24-26页 |
| 3.4 SPFA最短路径算法 | 第26-27页 |
| 3.5 算法比较及在实际应用中的弊端 | 第27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 多模式实时交通网络最短路径算法设计 | 第28-35页 |
| 4.1 术语及符号定义 | 第28-29页 |
| 4.2 交通网络图 | 第29-30页 |
| 4.3 交通关联图 | 第30-31页 |
| 4.4 交通网络图生成交通关联图的算法描述 | 第31-33页 |
| 4.5 模拟实验结果 | 第33-34页 |
| 4.5.1 多模式交通网络实验 | 第33-34页 |
| 4.5.2 路径旅程数对实验结果的影响 | 第34页 |
| 4.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 5 智能实时交通信息平台的系统实现 | 第35-47页 |
| 5.1 交通信息系统的基本含义 | 第35-36页 |
| 5.1.1 交通与信息 | 第35页 |
| 5.1.2 信息化与交通信息化 | 第35-36页 |
| 5.1.3 交通信息系统 | 第36页 |
| 5.2 交通信息系统的框架及其特征 | 第36-38页 |
| 5.2.1 系统框架 | 第36-37页 |
| 5.2.2 系统特征 | 第37-38页 |
| 5.3 交通信息系统体系结构 | 第38-40页 |
| 5.3.1 逻辑结构模型 | 第38-39页 |
| 5.3.2 物理结构模型 | 第39-40页 |
| 5.4 动态交通信息采集子系统 | 第40-42页 |
| 5.4.1 系统概述 | 第40-41页 |
| 5.4.2 静态采集与动态采集 | 第41-42页 |
| 5.5 实时交通信息管理子系统 | 第42-44页 |
| 5.5.1 系统概述 | 第42-43页 |
| 5.5.2 多源交通数据处理框架 | 第43-44页 |
| 5.6 车辆动态导航子系统 | 第44-45页 |
| 5.6.1 系统概述 | 第44-45页 |
| 5.6.2 系统特点 | 第45页 |
| 5.7 实验结果 | 第45-46页 |
| 5.8 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 结论与展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
