基于人工神经网络的智能公交调度算法研究

发布时间：2017-06-28 04:06

  本文关键词：基于人工神经网络的智能公交调度算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：进入二十一世纪以来,中国经济迅速发展,城市化进程也突飞猛进,人们的生活水平日益提高,使得城市中的车辆也快速增加,城市道路问题越发严重,人们出行难的问题越发明显。各个地方政府意识到,需要解决道路问题,公共交通是核心,发达的公共交通可以缓解一座城市公共道路的压力。我国一直比较重视公共交通,但是我国公共交通比较落后,与发达国家存在明显的差距,无法满足人们的需求。所以,若要解决城市交通出现的这些问题,一定要先解决公共交通出现的状况,优化公共交通。合理、高效、稳定的公交调度,是解决城市公共交通问题的根本,也是公共交通的基本。高效合理的公交调度,可以充分的利用公交车,提高公交车的利用效率,最大程度提高乘客和公交公司的利益,解决公交公司与乘客间产生的矛盾,从而提高公交公司的效益最大化,也解决了人们出行难的问题,使得人们出行变得方便快捷,使得城市交通道路的压力能够得到缓解,道路变得不再拥挤。本文介绍了智能公交的背景以及发展现状,选取长春市304路公交线路为研究对象,对该条线路进行实地的考察,并经过长时间的样本采集,对公共交通的发车时刻调度充分的了解学习,掌握发车原理。本文旨在通过智能公交时刻调度提高公交车的使用效率,减少乘客的平均候车时间,从而使得公交公司的利益最大化。结合过往成功且高效的发车经验,以发车时间为数据集,通过人工神经网络的训练在.NET平台下编程实现,来辅助公交调度员对公交车的进行合理高效的发车时刻调度安排。公交车的发车时刻属于非线性的分类问题,针对这一特点,本文运用人工神经网络的相关知识原理,解决这类问题。主要的方法步骤:把公交车的发车时刻调度需要的各种信息进行编码,并将编码属性作为输入训练数据,对多种人工神经网络方法进行试验,找出适合的方法,并用此种方法,结合以前的数据进行训练,将训练好的模型运用到实际中,将得出的结果与实际效果进行分析,并与过往成功的发车时刻进行比较得出结论。
【关键词】：智能公交 人工智能 人工神经网络
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP301.6;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-11
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.2.1 国外研究现状9
• 1.2.2 国内研究现状9-10
• 1.3 本文组织结构与研究工作10-11
• 第二章 城市公共交通11-13
• 2.1 公交行业业务概述11
• 2.2 公交信息化11-13
• 第三章 人工神经网络13-22
• 3.1 人工神经网络13
• 3.2 BP网络13-19
• 3.3 BP网络模型的改进19-22
• 第四章 系统开发22-33
• 4.1 系统分析22-24
• 4.1.1 对象层定义22-23
• 4.1.2 结构层定义23
• 4.1.3 主题层定义23-24
• 4.1.4 用例试图24
• 4.2 系统设计24-33
• 4.2.1 问题空间定义24-25
• 4.2.2 数据管理设计25-29
• 4.2.3 任务管理设计29
• 4.2.4 交互设计29-33
• 第五章 系统实施与应用效果评估33-38
• 5.1 开发环境33-35
• 5.1.1 数据来源33
• 5.1.2 数据收集33-34
• 5.1.3 数据处理34-35
• 5.2 系统作用分析35-38
• 第六章 结论与展望38-39
• 6.1 结论38
• 6.2 将来要做的工作38-39
• 参考文献39-41
• 附录41-44
• 致谢44

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 丁晓贵;神经网络在非线性系统参数辨识中应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期

2 吴浩勇,丛玉良,王宏志;基于神经网络的交通参数预测方法[J];吉林大学学报(信息科学版);2005年06期

3 李广琼,蒋加伏;关于对BP神经网络算法改进的研究[J];常德师范学院学报(自然科学版);2003年02期

4 韩春成;冯俊;孟骁;林和平;;基于关系数据库理论的面向对象数据库系统[J];信息技术;2010年12期

5 王文剑;BP神经网络模型的优化[J];计算机工程与设计;2000年06期

6 陈善广,鲍勇;BP神经网络学习算法研究[J];应用基础与工程科学学报;1995年04期

  本文关键词：基于人工神经网络的智能公交调度算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：492410