天津站地区智能停车诱导系统关键技术研究



天津站地区智能停车诱导系统关键技术研究

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天津站地区智能停车诱导系统关键技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 课题研究背景	第10页
1.2 智能停车诱导系统简介	第10-11页
1.3 PGIS的国外研究状况	第11-12页
1.4 PGIS的国内研究状况	第12-14页
1.5 本文的研究内容和章节安排	第14-16页
第二章天津站地区附近停车场分析和建模	第16-24页
2.1 天津站地区对智能停车诱导系统的需求分析	第16-17页
2.2 智能停车诱导系统的基本概念及功能	第17-18页
2.3 智能停车诱导系统的关键技术分析	第18-20页
2.4 天津站地区主要停车场分析和建模	第20-23页
2.4.1 天津站主要停车场及路况分析	第20-22页
2.4.2 路网的表示	第22-23页
2.5 路况及停车场参数的动态调整	第23页
2.6 小结	第23-24页
第三章基于自适应遗传算法的最优路径选择	第24-34页
3.1 遗传算法的基本概念	第24-25页
3.2 群体的初始化	第25-26页
3.3 个体的适应度分析	第26-27页
3.4 遗传算法的基本操作	第27-31页
3.4.1 对个体的选择	第27-28页
3.4.2 自适应交叉算子	第28-30页
3.4.3 自适应变异算子	第30-31页
3.5 实验结果与分析	第31-33页
3.6 小结	第33-34页
第四章短时间内有效停车位预测分析	第34-49页
4.1 短时间内有效停车泊位预测问题分析	第34-35页
4.2 有效停车泊位的传统预测方法介绍	第35-36页
4.3 小波神经网络预测模型	第36-38页
4.3.1 小波理论	第36-37页
4.3.2 小波神经网络概述	第37-38页
4.4 小波神经网络模型的建立及预测流程分析	第38-42页
4.4.1 模型的建立及参数控制	第38-39页
4.4.2 小波神经网络对有效停车泊位的预测过程分析	第39-41页
4.4.3 算法的程序设计实现	第41-42页
4.5 用小波神经网络模型进行车位预测分析	第42-43页
4.6 基于粒子群优化的小波神经网络预测模型	第43-48页
4.6.1 粒子群优化算法	第44页
4.6.2 粒子群优化算法流程分析	第44-45页
4.6.3 用粒子群优化小波神经网络	第45-46页
4.6.4 用粒子群优化的模型对车位进行预测	第46-48页
4.7 小结	第48-49页
第五章基于多元Logit模型的最优停车场选择	第49-60页
5.1 离散选择模型与效用理论	第49-51页
5.2 多元Logit模型的基本理论	第51-52页
5.3 停车场的选择影响因素分析	第52-54页
5.4 基于Logit模型的最优停车场选择及实现	第54-57页
5.4.1 停车场选择优化思想	第54页
5.4.2 基于Logit模型的停车场选择路径优化方法的实现	第54-55页
5.4.3 特征参量及效用函数的选择	第55-57页
5.5 试验结果与分析	第57-59页
5.6 小结	第59-60页
第六章总结与展望	第60-62页
6.1 本文总结	第60-61页
6.2 未来展望	第61-62页
参考文献	第62-65页
发表论文和参加科研情况说明	第65-66页
致谢	第66-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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