公交智能化调度系统实时调度形式确定方法研究

针对我国公共交通系统实际情况，在认真分析可行调度方法的基础上，将实时调度形式的确定理解为一种模式识别问题。并给出基于BP神经网络的公交车辆实时调度形式的确定方法该方法。在实际公交线路中的应用情况验证了其适用性和可行性。     

一种基于预测反馈的城市公共交通协调调度系统

建立一种基于预测反馈的城市公共交通协调调度系统,利用相关终端获取实时的客流数据,对各站点的运量需求进行预测,并对预测值进行计算处理,得到初步的班线调度策略,以群组为单位,对联系较为紧密的各班线的调度策略进行协调,得到各班线均能接受的优化的调度策略,从而使各站点、班线和城市整体的客运能力和适应性均达到较为理想的水平.     

智能公交电子站牌显示时间预测方法研究

公共交通智能化调度系统是利用先进的技术手段，动态地获取实时公共交通信息，实现对公交车辆的实时监控和调度，这是公交调度的新模式。公交站点间运行时间预测是城市公共交通智能化调度最重要的工作。研究了基于智能化调度系统的公交电子站牌显示时间的预测理论、模型和方法，旨在为推进我国智能公交系统的快速发展奠定基础。     

城市公共交通系统集成调度构想

在研究城市公共交通运输系统各种运输方式调度问题的基础上,提出了城市公共交通运输系统集成调度的构想,并研究了集成调度策略。研究表明,实现公共交通调度的整体集成是可行的,集成系统能够使得各种公共运输方式之间更加协调的工作,各种运输方式资源能够更加合理优化配置,实现整个城市公共交通联运联调,提高系统整体运营效率,在更大程度上满足乘客的利益。     

“互联网+公共交通”智能化提升的对策研究

在分析现有智慧城市和公共交通服务的基础上,以苏州城市公共交通智能化为例,研究互联网+视域下的城市公共交通智能化问题,力图打破智慧城市和公共交通两者之间的阻隔,提出基于系统工程思想,多部门协同开展市智能交通系统建设、抓紧道路和停车场等智能化系统的基础设施建设、加快公共交通相关智能app或微信公众号的开发、强化公共交通管理人员的培训等建议。     

城市公共交通枢纽客流量预测实用方法研究

通过全面分析遗传算法和神经网络的优缺点,在充分考虑各种可量化因素的影响权重的基础上,建立了遗传神经网络模型,提出了城市公共交通枢纽客流量预测实用方法,并通过实例进行了分析验证。结果表明,该方法在城市公共交通枢纽客流量预测的应用过程中具有较强的学习能力和自适应性,,其预测的精度明显得到提高。     

智能化公交调度系统结构及功能设计

采用客户机/服务器(C/S)结构体系,设计了智能化公交3级调度管理系统,对智能调度中心系统和辅助子系统进行了重点分析,总结了系统的特点,实现了公交运营调度的智能化和运营管理的现代化.     

一个公共交通智能调度管理系统的设计

通过对温岭市公共交通居民出行决策调查分析，得到温岭市居民对公交出行的社会需求。根据调查得到的统计结果，设计出解决温岭市公交出行存在问题的公共交通智能调度管理系统，通过该系统可以使交通参与合理选择出行路线，节约出行时间．使公共交通出行更加方便、快捷，使交通管理从被动向主动方向转变。     

城市公共交通营运调度系统的研究与应用

结合深圳市公共交通的特点，探讨把先进的信息技术（IT）、数据通讯传输技术、电子传感技术及计算机处理技术等应用于城市公共营运调度中，形成实时、准确、高铲的智能营运调度交通系统。     

公共交通智能调度系统仿真模型

讨论了我国城市公交智能调度系统结构特点。基于Petri网理论，建立了城市公交智能调度系统的分层有色PN仿真模型。列出了该模型的总调中心执行层、分调室执行层和线调组执行层的变迁和库所元素及其对应的颜色元素；给出了部分调度核心规则。该模型可对复杂的公共交通调度过程实现动态、定性及定量分析。     

发展智能公交调度系统的问题与方案探讨

分析由于现行公交调度系统落后给城市公交带来的具体问题，说明发展智能公交运营调度系统的必要性，并根据我国大部分城市的实际情况，提出适合我国现阶段实行的智能化公交调度方案。     

智能交通系统中的公交车辆动态调度研究

阐述公交车辆静态调度的局限性，据此提出公交车辆动态调度策略及其在线调整方法，并分析研究运营车辆出现意外事故，故障及延误等实际,财度管理人员应如何采取相尖的应急调度措施和方案。实验分析结果表明，实施公交车辆动态调度策略。可有效地解决公交车辆的静态调度不足，达到公交车辆指标调度自动化，以提高公交车辆的运营效率和服务质量，为公交车辆智能调度提供切实可行的调度方法。     

BP神经网络在公交智能化调度中的应用研究

应用BP神经网络自动生成公交线网的调度方式,研究了公交线路上各站点的客流量统计和预测方法,将BP神经网络与城市公交系统紧密结合,确定了输入变量的构成、变量数据的获取,输入量和输出量的对应关系及实现从输入到输出的对应关系.应用BP神经网络算法确定智能化调度中变量转化,最终自动生成正班车、快车、区间车、准点控制和放车调度等5种调度方式,结果表明采用BP神经网络的结构和方法能够更好地反映城市公交调度层次与模式,是一种研究城市公共交通智能化调度的最有效方法.     

城市公交区域调度双层优化方法研究

为了实现区域公交行车计划编制优化,构建了一个以区域内乘客候车时间为上层目标、以车队规模为下层目标的双层规划模型.由于上、下层目标之间存在的互相影响关系,导致模型难以获取最优解,选择将下层目标转化为模型的约束条件从而实现对模型的简便求解.对于车队规模的取值,提出了一种基于逆差函数的车队规模搜寻算法.进一步地,为了建立车队...     

智能交通系统车载体系框架的研究

为了完成智能交通车载体系框体系统的研究，采用了从需求入手，定义智能交通服务，建立逻辑框架和物理框架，并从包括标准化范围检查在内的广泛的多种着眼点进行评从的工作流程。在逻辑框架和物理框架的建立过程中应用了统一建模语言进行体系框架的开发。并提出了系统评价表单评价项目，建立了关于路线引导功能的控制模型和个体模型，通过具体的实例对智能交通车载体系框架的建立方法进行了阐述。     

基于位置服务的智能化出租车调度系统研究

针对城市客运出租车空驶率偏高等问题,提出基于位置服务的智能化出租车自主调度系统.分析了目前基于位置服务的技术特点及高效出行系统的需求,研究了系统的逻辑结构,包括应用层、系统服务层和数据层,并提出了系统的物理架构和实现机理.利用Google Maps API实现了智能化出租车调度系统的移动客户端和计算机客户端的开发.