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轨道交通行业智能调度系统升级方案

TOC\o1-2\h\u25594第1章项目背景与目标 3

279581.1轨道交通行业现状分析 3

278011.2智能调度系统升级的必要性 4

12441.3项目目标与预期效果 4

442第2章系统总体设计 4

244112.1系统架构设计 4

67172.1.1基础设施层 5

156092.1.2数据层 5

119122.1.3服务层 5

42902.1.4应用层 5

145472.1.5展示层 5

148692.2系统功能模块划分 5

227462.2.1实时监控模块 5

102672.2.2调度决策模块 5

158992.2.3运营管理模块 5

75542.2.4安全保障模块 5

217702.2.5维护保养模块 6

162322.3技术路线与标准 6

222422.3.1技术路线 6

123892.3.2技术标准 6

63952.3.3数据标准 6

166522.3.4安全标准 6

8139第3章数据采集与处理 6

187903.1数据采集技术 6

232953.1.1轨道交通信号系统数据采集 6

69493.1.2车载设备数据采集 6

233753.1.3线路及基础设施数据采集 6

150203.2数据预处理方法 7

61363.2.1数据清洗 7

156443.2.2数据融合 7

186913.2.3数据规范化 7

235603.3数据存储与管理 7

175983.3.1数据存储方案 7

49873.3.2数据备份与恢复 7

5373.3.3数据管理策略 7

13923.3.4数据索引与查询优化 7

11969第4章实时监控与预警 7

302064.1实时监控技术 7

325544.1.1数据采集与传输 7

35044.1.2数据处理与分析 8

204644.1.3实时监控界面设计 8

153404.2预警指标体系 8

110594.2.1指标分类 8

85404.2.2指标筛选与权重分配 8

66174.3预警模型与算法 8

273034.3.1预警模型构建 8

102054.3.2预警算法研究 8

15454.3.3预警系统实现 8

31761第5章调度计划与优化 9

129305.1调度计划方法 9

99855.1.1初始调度计划构建 9

76125.1.2调度计划调整策略 9

107105.2优化算法研究 9

117325.2.1遗传算法在调度计划优化中的应用 9

321075.2.2蚁群算法在调度计划优化中的应用 9

160355.2.3粒子群优化算法在调度计划优化中的应用 9

253315.3调度策略与参数配置 9

57075.3.1列车运行调整策略 9

212145.3.2参数配置优化 9

130595.3.3调度系统自适应调整策略 9

17380第6章人工智能技术应用 10

257306.1人工智能技术概述 10

49536.2机器学习与数据挖掘 10

300666.2.1机器学习 10

248916.2.2数据挖掘 10

35416.3深度学习与神经网络 10

14336.3.1深度学习 10

320706.3.2神经网络 11

12866第7章系统集成与测试 11

216207.1系统集成技术 11

109757.1.1集成框架设计 11

121097.1.2数据集成 11

38107.1.3服务集成 12

239907.1.4应用集成 12

194437.2系统测试方法与步骤 12

181117.2.1测试方法 12

176037.2.2测试步骤 12

6887.3系统功能评估 12

223777.3.1功能指标 12

190567.3.2评估方法 13

1973第8章用户界面与交互设计 13

38478.1用户需求分析 13

299878.1.1用户类型及特点 13

251628.1.2用户操作场景 13

167198.1.3用户需求收集与分析方法 13

250908.2界