智能公交信息的采集处理及应用研究



智能公交信息的采集处理及应用研究

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智能公交信息的采集处理及应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-20页
· 课题研究背景及意义	第10-14页
· 选题背景	第10-13页
· 选题意义	第13-14页
· 国内外研究现状	第14-17页
· 智能公交系统发展现状	第14-15页
· 基于 SOA 信息系统集成研究现状	第15-16页
· 公交信息服务系统现状	第16-17页
· 存在的问题及发展趋势	第17-18页
· 本文的主要研究内容	第18-20页
第二章智能公交信息采集技术分析	第20-32页
· 公交信息概述	第20-21页
· 静态公交信息	第21页
· 动态公交信息	第21页
· 动态公交信息采集技术与实现	第21-29页
· 客流量采集技术	第22-24页
· 车辆定位技术	第24-29页
· 道路交通流采集技术	第29页
· 动态公交信息采集技术应用分析	第29-30页
· 本章小结	第30-32页
第三章智能公交异构信息系统集成	第32-58页
· 异构信息共享概述	第32-35页
· 应用集成技术分析	第32-33页
· 异构信息共享分析	第33-35页
· SOA 简介	第35-39页
· SOA 的基本概念	第35页
· SOA 的特征	第35-37页
· SOA 分析与设计	第37-38页
· 采用 SOA 的优势	第38-39页
· WEB 服务	第39-41页
· Web 服务的体系结构	第39-40页
· Web 服务的协议	第40页
· Web 服务的特点	第40-41页
· 基于 WEB 服务的 SOA 系统集成研究	第41-57页
· 异构信息系统集成的总体设计	第41-46页
· 异构信息系统集成流程分析	第46-47页
· 智能公交异构信息系统集成实现	第47-55页
· 面向对象系统集成技术实现	第55-57页
· 本章小结	第57-58页
第四章智能公交信息处理研究	第58-74页
· 智能公交信息处理内容和要求	第58-59页
· 智能公交信息处理技术分析	第59-60页
· 基于 IC 卡和 RBF 神经网络的客流量预测模型	第60-64页
· 模型建立背景	第60-61页
· 模型框架	第61-62页
· 模型预测过程	第62-64页
· 公交车辆行程时间预测模型	第64-68页
· 公交车行程时间分析	第64-65页
· 预测模型建立	第65-68页
· 实例分析	第68-73页
· 客流量预测实例	第68-71页
· 车辆行程时间预测实例	第71-73页
· 本章小结	第73-74页
第五章智能公交信息服务系统探讨	第74-84页
· 智能公交信息服务系统分析	第74-76页
· 智能公交信息发布方式分析	第76-79页
· 智能公交信息分类	第76-77页
· 智能公交信息发布方式	第77-78页
· 智能公交信息服务模式分析	第78-79页
· 智能化公交信息服务系统	第79-82页
· 智能化拉式服务模式	第79-81页
· 智能化公交信息服务系统结构设计	第81-82页
· 本章小结	第82-84页
第六章总结与展望	第84-86页
· 论文总结	第84页
· 论文展望	第84-86页
致谢	第86-88页
参考文献	第88-90页
在学期间发表的论著及参与的科研项目	第90 页

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