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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有哪些信誉好的足球投注网站能力，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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