智能公交系统中的若干关键技术研究

论文摘要

进入二十一世纪后,中国的经济继续着强劲的发展势头,城市化进程随着经济发展加速了前进的步伐。城市人口的急剧上升,但城市建设并没有重新规划,大多数城市只是在老城区向周边发展,城市公共交通日益拥堵。我国的私家车普及率虽然不高,但是集中程度非常高,上海北京等特大型城市和郑州苏州等大型城市私家车占有量在全国范围内的近两成,这种不合理的分布加剧了城市公共交通的恶化,居民出行困难程度加大。近年来油价飞速上涨,全国多个省市出现长时间缺油局面,公交公司的营运状况受到很大影响。我国的智能公交系统发展较晚,很多中型城市没有使用自动调度系统。而大型城市的调度系统多以经验估计客流高峰期和平峰期的发车时间,乘客群体满意程度并不能得到很好的满足,公交公司也不能取得最合理的利润。研究设计智能高效的公交调度系统非常必要。本课题针对国内市场上现状,开发智能程度较高的公交调度、监控系统。本系统分为两个子系统:调度系统和监控系统。调度系统研究新型的调度算法,让乘客群体满意度和公交公司满意度都能得到很好的满足;监控系统使用了更加合理的地图匹配算法,对车辆的监控更为容易和准确。在整个系统开发过程中,本课题不仅着眼于完成功能,而且努力使系统的操作更为简洁和人性化;程序开发秉承了面向对象思想来构建框架,便于后期维护。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景和意义
• 1.1.1 课题的研究背景
• 1.1.2 课题的研究意义
• 1.2 国内外智能公交系统发展概况
• 1.2.1 国外智能公交系统概况
• 1.2.2 国内智能公交系统概况
• 1.3 本论文主要研究内容和论文结构
• 1.3.1 系统构成
• 1.3.2 课题研究内容
• 1.4 本章小结
• 第二章 系统总体结构设计
• 2.1 系统构成
• 2.2 系统建模
• 2.2.1 系统建模简介和建模工具选择
• 2.2.2 UML 图例模型
• 2.3 数据访问层
• 2.3.1 关系型数据库设计原则与规范
• 2.3.2 课题中使用到的部分数据表及关系分析
• 2.3.3 数据访问UML 设计
• 2.4 业务逻辑层
• 2.5 本章小结
• 第三章 车辆监控系统设计
• 3.1 GPS 技术
• 3.2 坐标转换
• 3.3 地图投影
• 3.3.1 投影分类
• 3.3.2 高斯投影
• 3.4 地图匹配
• 3.4.1 地图匹配算法理论基础与原则
• 3.4.2 匹配函数
• 3.4.3 延时匹配
• 3.4.4 静止漂移处理和短暂掉线处理
• 3.5 本章小结
• 第四章 车辆调度系统设计
• 4.1 智能调度算法实现
• 4.1.1 人工智能算法与调度算法选择
• 4.1.2 创建数学模型
• 4.1.3 应用IGA 求解优化模型
• 4.1.4 程序流程图
• 4.1.5 案例分析
• 4.2 调度信息处理
• 4.2.1 系统容错性和权限分配
• 4.2.2 虚拟运行直线图
• 4.2.3 车序调整
• 4.2.4 时间整体调整
• 4.2.5 交通状况评估
• 4.2.6 排班
• 4.3 信息维护
• 4.3.1 普通用户信息维护
• 4.3.2 管理员用户信息维护
• 4.4 功能实现
• 4.4.3 菜单栏
• 4.4.4 工具栏
• 4.4.5 系统主界面上其他功能
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 课题工作总结
• 5.1.1 调度系统
• 5.1.2 监控系统
• 5.2 课题的展望
• 参考文献
• 致谢
• 硕士期间发表的学术论文
• 附录 调度算法详细类关系图