交通出行行业智能调度与公共交通优化方案.doc

发布时间：2025-01-05 08:09

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交通出行行业智能调度与公共交通优化方案

TOC\o1-2\h\u29286第1章绪论4

143511.1交通出行行业背景分析4

6091.2智能调度与公共交通优化意义4

57511.3国内外研究现状及发展趋势4

29252第2章交通出行数据采集与处理5

7982.1交通数据采集技术5

241952.1.1传感器采集技术5

292902.1.2视频监控采集技术5

52822.1.3卫星定位采集技术6

255062.1.4车载设备采集技术6

100712.2数据预处理方法6

53832.2.1数据清洗6

1902.2.2数据集成6

168222.2.3数据转换6

192372.3数据存储与管理6

327132.3.1数据存储6

33822.3.2数据索引6

185112.3.3数据安全与隐私保护6

318922.3.4数据备份与恢复6

16390第3章公共交通网络优化7

251163.1公共交通网络布局原则7

202343.2线路优化方法7

13813.3站点布局优化7

18128第4章智能调度系统设计8

3284.1智能调度系统框架8

43924.1.1数据采集与预处理模块：负责收集公共交通运营数据、实时客流数据、道路拥堵状况等多源异构数据，并进行数据清洗、融合和预处理，为后续调度提供高质量的数据支持。8

126414.1.2调度决策模块：根据预处理后的数据，运用人工智能算法进行车辆调度、线路优化和班次调整，实现公共交通资源的合理配置。8

307464.1.3信息发布与交互模块：将调度决策结果实时推送给驾驶员、乘客和相关管理部门，提高调度执行的效率。8

104824.1.4系统评估与优化模块：对调度策略的实施效果进行评估，结合实际运营情况对系统进行持续优化。8

219744.2调度算法选择与设计8

260004.2.1基于遗传算法的车辆调度优化：利用遗传算法的全局搜索能力，求解车辆调度问题，实现车辆资源的合理分配。8

135954.2.2基于粒子群算法的线路优化：通过粒子群算法求解线路优化问题，降低线路运营成本，提高线路运行效率。8

175364.2.3基于强化学习的班次调整策略：利用强化学习算法，根据实时客流和道路状况，动态调整班次，满足乘客出行需求。8

280824.3调度策略实施与评估8

142524.3.1调度策略实施：将设计的调度算法应用于实际公共交通运营场景，通过实时数据驱动，实现车辆、线路和班次的优化调度。8

261044.3.2调度效果评估：从以下几个方面对调度策略的实施效果进行评估：9

24476第5章乘客需求分析与预测9

106365.1乘客出行行为特征分析9

66135.1.1出行时空分布特征9

180775.1.2出行目的9

203625.1.3出行方式选择9

118815.1.4出行路径选择9

282945.2需求预测方法9

314675.2.1传统时间序列预测方法10

17205.2.2机器学习方法10

191505.2.3大数据分析方法10

63445.3预测结果应用与优化10

118015.3.1线路优化10

180715.3.2调度优化10

126035.3.3服务优化10

237185.3.4管理与决策支持10

16724第6章智能公交车辆监控系统10

91306.1车辆监控系统架构10

153496.1.1车载终端10

91846.1.2通信网络11

198816.1.3监控中心11

40616.2车辆定位与跟踪11

76886.2.1GPS定位技术11

314606.2.2高精度地图匹配11

320376.2.3实时车辆跟踪11

243436.3车辆运行状态监控与故障诊断11

96136.3.1车辆运行状态监控12

230336.3.2故障预警与诊断12

325716.3.3故障数据存储与分析12

31250第7章公交信号优先控制策略12

294817.1信号优先控制原理12

37747.1.1信号控制基本原理12

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