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王静霞 著 / 中国建筑工业出版社 / 2008-07 / 平装
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上书时间2021-05-29
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城市智能公共交通管理系统
本书是由长期从事城市规划和智能交通系统研究的第一线研究和规划人员,通过科技部科研院所技术开发研究专项资金项目“城市智能公共交通管理系统研究”的研究,根据中国的城市实际情况,对城市智能公共交通管理系统的关键性理论和模型进行了研究。这些研究成果对于进一步完善我国城市的智能公共交通管理系统,增强城市公交企业的运营和管理能力,提高公交系统的服务水平具有较强的借鉴价值。本书主要内容共十章,大致为智能公共交通管理系统概述、城市智能公共交通管理系统国内外概况、智能公交管理系统体系架构、城市智能公共交通管理系统数据采集、处理及预测、城市公共交通通行能力和服务水平等内容。
序第一章概述1.1智能公共交通管理系统概述1.1.1城市智能公共交通管理系统的优势1.1.2城市智能公共交通管理系统的特征1.2我国建设智能公共交通系统的必要性和现状情况1.2.1我国大力发展城市智能公共交通的必要性1.2.2我国城市智能公共交通系统建设现状及分析第二章城市智能公共交通管理系统国内外概况2.1国外智能公交系统的应用概况2.2国内智能公交系统的应用概况2.3当前中国城市智能公交系统的趋势分析第三章智能公交管理系统体系架构3.1传统的智能公交管理系统架构3.2当前企业管理中信息与管理技术的发展3.3综合性智能公交管理系统的架构解析3.3.1智能公交管理系统总体框架3.4城市智能公共交通管理系统功能设计3.4.1公交智能化运行系统3.4.2公交企业智能化管理系统3.4.2.1信息管理的必要性3.4.2.2信息系统的基本要求3.4.2.3管理信息系统的结构和功能3.4.3智能公交管理系统实施研究3.4.4智能公交管理系统网络拓扑结构3.4.5智能公交管理系统结构特点第四章城市智能公共交通管理系统数据采集、处理及预测4.1公交数据的概述4.2公交静态数据4.3公交动态数据4.3.1公交车辆定位及行程时间预测4.3.1.1公交车辆定位技术概述4.3.1.2现有定位技术的技术特性和当前应用趋势4.3.2公交车辆行程时间预测4.3.2.1模型假设4.3.2.2模型的建立4.3.3公交客流量采集4.3.3.1公交客流量采集的概念4.3.3.2客流数据采集技术4.3.3.3客流数据的IC卡采集与分析4.3.3.4公交数据处理4.3.4公交客流量预测4.3.4.1传统的公交客流量预测4.3.4.2智能公交管理系统客流量预测4.3.5智能公交管理系统客流量预测相关算法4.3.5.1时间序列算法4.3.5.2聚类算法4.3.5.3模糊神经网络算法第五章城市公共交通通行能力和服务水平5.1城市公共交通通行能力5.1.1公交通行能力概述5.1.1.1公交通行能力的基本概念5.1.1.2公交通行能力的影响因素5.1.1.3公交通行能力的主要研究内容5.1.2公交车辆通行能力5.1.2.1停靠泊位公交车辆通行能力5.1.2.2公交站点公交车辆通行能力5.1.2.3公交设施通行能力5.1.3公交乘客通行能力5.1.3.1公交乘客通行能力的构成5.1.3.2用于规划中公交站点的乘客通行能力5.1.3.3用于规划中的公交车道或道路的乘客通行能力5.1.3.4实时模式下的公交乘客通行能力5.2城市公共交通服务水平5.2.1城市公共交通服务水平概述5.2.2城市公共交通服务水平评价5.2.2.1建设投入水平指标5.2.2.2运营服务水平指标5.2.2.3综合效益水平指标5.2.3智能公交管理系统中的公交动态服务水平5.2.3.1公交饱和度的定义5.2.3.2公交密度的计算5.2.3.3公交服务水平的判断第六章城市智能公共交通管理系统调度理论与方法6.1公交调度系统概述6.1.1公交车辆传统调度形式6.1.2传统公交行车时刻表的编制6.1.3国内城市智能公交调度研究现状6.1.4系统描述6.1.4.1公交车辆班次安排模块6.1.4.2公交车辆实时调度模块6.1.4.3公交调度优化模块6.1.4.4公交区域调度模块6.1.5智能公交调度子系统与传统公交调度的对比6.2公交线路智能调度理论与方法6.2.1公交基本信息的获取及处理6.2.1.1公交客流量数据的获取及处理6.2.1.2公交车辆行程时间的获取及处理6.2.2模型的建立6.2.2.1模型假设6.2.2.2变量及符号说明6.2.2.3模型的建立和分析6.2.2.4公交智能调度单位时间内调度班次求解过程6.2.3相邻时段的过渡6.3基于网络条件下的智能调度模型6.3.1模型假设6.3.2变量及符号说明6.3.3模型的建立和分析6.4多因素影响下智能公交调度技术6.4.1天气状况影响因素分析6.4.2其他影响因素6.4.3多环境下的调度技术6.5智能公交调度优化技术6.5.1城市智能公共交通系统网络的优化6.5.1.1公交网络优化研究现状综述6.5.1.2公交网络现状分析6.5.1.3公交网络优化的限制条件分析6.5.2基于GIS-T的公交网络优化6.5.2.1公交网络优化的设计思路6.5.2.2公交网络优化模型6.5.3基于公交站点的公交网络配流模型与算法6.5.3.1公交网络优化模型6.5.3.2基于站点的多路径—容量限制配流模型6.5.3.3多路径—容量限制配流算法研究第七章城市智能公共交通区域调度技术7.1区域调度技术概述7.1.1基本概念7.1.2区域调度基本组织形式和作业过程7.2单车场车辆调度优化模型7.2.1单车场车辆调度优化模型7.2.2模型的启发式求解方法7.3改进的单车场车辆调度优化模型7.3.1模型7.3.2模型的启发式求解方法7.4多车场车辆调度优化7.4.1多车场车辆调度优化模型7.4.2遗传算法相关知识7.4.3遗传算法设计7.4.3.1染色体结构7.4.3.2约束的处理7.4.3.3适应度函数7.4.3.4初始群体7.4.3.5遗传算子7.4.3.6控制参数和终止条件7.4.4算法步骤第八章城市智能公共交通信息服务系统8.1城市智能公交信息服务系统概述8.2智能公交信息服务系统应用现状8.2.1国外公交信息服务系统应用现状8.2.2国内公交信息服务系统现状8.2.2.1公交信息服务系统应用现状8.2.2.2互联网公交信息服务技术8.3智能公交信息服务需求分析8.3.1我国公交信息服务系统不足解析8.3.2智能公交信息服务系统的需求8.4智能公交信息服务路径优化模型8.4.1公交乘客出行路径优化模型的意义和特点8.4.2公交乘客出行行为8.4.3常用的几种最短路径算法比较8.4.4GIS方向估价函数8.4.5基于GIS的公交乘客出行路径优化模型第九章城市智能公共交通评价体系和动态评价模型9.1城市智能公共交通评价系统概述9.2智能公交评价子系统的新特性9.3评价指标体系的建立9.3.1评价指标体系建立的原则9.3.2指标体系建立的方法9.4层次分析法9.4.1评价指标体系结构9.4.2评价指标9.4.2.1城市公交运营服务水平评价指标9.4.2.2城市公交线网状况评价指标9.4.2.3城市公交效益水平评价指标9.5评价机制9.5.1动态调度评价9.5.2决策性统计评价9.5.2.1决策性统计评价指标的统计周期9.5.2.2决策性统计的评价指标9.5.3规划性指标9.5.4为智能公交调度子系统提供数据支持的实时评价指标9.6综合评价9.6.1特征向量法9.6.2加权最小平方法9.6.3极大熵法9.7城市智能公交效益分析9.7.1企业效益9.7.2社会效益9.7.3经济效益9.7.3.1公交企业的运营经济效益9.7.3.2社会整体经济效益第十章未来城市智能公交管理系统的展望参考文献
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开播时间:09月02日 10:30