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基于实时信息的公交优先管理及控制方法研究
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基于实时信息的公交优先管理及控制方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-19页
　　1.1 研究背景第13-14页
　　1.2 问题的提出第14页
　　1.3 研究的目标与研究的意义第14-15页
　　1.4 研究内容第15-16页
　　1.5 研究思路与研究方法第16-17页
　　1.6 论文结构第17页
　　1.7 创新点第17-19页
第2章 国内外研究综述及理论基础第19-27页
　　2.1 公交实时需求分析第19-20页
　　2.2 公交及交通实时数据收集和分析方法第20-21页
　　2.3 短时公交到站时间预测方法第21-22页
　　2.4 实时公交滞站调度方法第22-24页
　　2.5 基于决策树的公交优先级别评定方法第24-25页
　　2.6 公交信号优先控制第25-26页
　　2.7 本章小结第26-27页
第3章 基于公交自动收费系统的实时需求分析方法第27-43页
　　3.1 公交需求分析的意义第27页
　　3.2 公交需求分析研究现状第27-29页
　　3.3 公交自动收费系统特性及数据采集第29-31页
　　3.4 出行轨迹搜索第31-35页
　　3.5 出行需求分析第35-37页
　　3.6 案例研究第37-42页
　　3.7 本章小结第42-43页
第4章 公交及交通实时数据收集和分析的方式及方法第43-71页
　　4.1 实时公交数据采集分析的意义第43-44页
　　4.2 实时公交数据采集研究现状第44-49页
　　　　4.2.1 公交运营实时信息采集技术第44-48页
　　　　4.2.2 采集技术方法与方式比较第48-49页
　　4.3 公交运营实时数据的关联性分析第49-52页
　　　　4.3.1 公交运营实时数据的主要内容第49-50页
　　　　4.3.2 公交运营实时数据的关联性第50-51页
　　　　4.3.3 公交优先项目中的重要参数第51-52页
　　　　4.3.4 公交项目评估的指标第52页
　　4.4 公交运营实时数据的准确性分析第52-57页
　　　　4.4.1 公交运营实时数据的精度和更新频率要求第53-54页
　　　　4.4.2 案例分析第54-57页
　　4.5 公交运营实时数据过滤及融合第57-66页
　　　　4.5.1 公交运营实时数据过滤及融合原理第57-58页
　　　　4.5.2 案例分析第58-66页
　　4.6 案例分析第66-69页
　　　　4.6.1 公交信号优先系统的结构第66-67页
　　　　4.6.2 RFID子系统第67-69页
　　4.7 本章小结第69-71页
第5章 基于公交实时信息的短时到站预报模型研究第71-90页
　　5.1 公交短时到站预报的意义第71页
　　5.2 公交短时到站预报的研究现状第71-75页
　　　　5.2.1 基于历史数据的预测模型第71-72页
　　　　5.2.2 回归模型第72页
　　　　5.2.3 卡尔曼滤波模型第72-74页
　　　　5.2.4 人工神经网络模型第74-75页
　　　　5.2.5 其他方法第75页
　　5.3 公交短时到站预报问题解析第75-77页
　　5.4 公交短时到站预报初步数值分析第77-79页
　　5.5 公交短时到站预报模型设计第79-80页
　　5.6 公交短时到站预测算法第80-85页
　　　　5.6.1 LINK-CFNN模型第80-81页
　　　　5.6.2 预测算法第81-84页
　　　　5.6.3 STOP-CFNN模型第84-85页
　　5.7 案例分析第85-89页
　　　　5.7.1 正常情况第85-87页
　　　　5.7.2 意外事件第87-89页
　　5.8 本章小结第89-90页
第6章 基于实时信息的公交滞站调度优先方法分析与评价第90-113页
　　6.1 公交滞站调度的意义第90-92页
　　6.2 国内外公交实时调度研究现状第92-94页
　　　　6.2.1 实时调度策略概述第92-93页
　　　　6.2.2 实时调度研究方法概述第93-94页
　　6.3 协控间隔滞站调度策略研究框架第94-95页
　　6.4 公交车辆运行时间预测研究第95-103页
　　　　6.4.1 公交车行程时间预测研究现状第95-96页
　　　　6.4.2 基于支持向量机的Kalman滤波预测模型框架第96页
　　　　6.4.3 Kalman滤波原理第96-98页
　　　　6.4.4 回归支持向量机第98-101页
　　　　6.4.5 基于支持向量机的Kalman滤波模型第101-103页
　　6.5 基于间隔的协控滞站策略研究第103-107页
　　　　6.5.1 传统滞站调度策略概述第103-104页
　　　　6.5.2 基于间隔的协控滞站策略第104-107页
　　6.6 案例分析第107-111页
　　　　6.6.1 公交车辆发车时间预测第108-110页
　　　　6.6.2 基于公交车辆运行时间预测的滞站调度研究第110-111页
　　6.7 本章小结第111-113页
第7章 基于决策树的公交优先级别动态评定方法第113-123页
　　7.1 公交车优先级别动态评定的意义第113页
　　7.2 国内外研究现状第113-116页
　　　　7.2.1 典型决策树算法第114-116页
　　　　7.2.2 决策树算法的优势第116页
　　7.3 公交优先级确定模型第116-120页
　　7.4 公交信号优先决策系统设计第120-122页
　　7.5 本章小结第122-123页
第8章 基于实时信息的公交信号优先系统分析与评价第123-135页
　　8.1 公交信号优先的意义第123-124页
　　8.2 公交信号优先的国内外研究现状第124-126页
　　　　8.2.1 公交信号优先的研究现状第124页
　　　　8.2.2 强化学习的基本原理第124-126页
　　8.3 基于强化学习的公交信号优先策略设计第126-132页
　　　　8.3.1 系统整体架构第126-127页
　　　　8.3.2 关键要素定义第127-129页
　　　　8.3.3 Q函数逼近第129-130页
　　　　8.3.4 算法流程设计第130-132页
　　8.4 案例分析第132-134页
　　　　8.4.1 路网结构第132页
　　　　8.4.2 仿真环境第132-134页
　　8.5 本章小结第134-135页
第9章 结论与展望第135-138页
　　9.1 本文主要研究成果及结论第135页
　　9.2 本文的主要贡献及创新性第135-136页
　　9.3 课题展望和未来研究方向第136-138页
参考文献第138-148页
致谢第148-150页
作者在攻读博士学位期间发表的论著第150-151页
作者简介第151页

本篇论文共151页，点击这进入下载页面。
 
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