公交查询系统设计论文提纲

论文题目：实时公交换乘方案查询系统设计与实现

摘要：随着国家在大中城市越来越倡导绿色出行,并采取了一系列措施来鼓励大家乘坐地铁公交出行,从而缓减城市道路拥堵和减少污染物排放、降低PM2.5,更多的人选择公交作为日常通勤的方式。除了合理布局和优化公交线路外,通过挖掘公交运行数据,给乘客推荐基于实时和历史数据,更加精确的乘车方案也是一种提升公交乘坐质量的方式。 论文首先对当前国内外公交换乘方案查询系统的发展状况做了描述,基于实时公交数据的应用大多数都是应用在公交到站时间的预测上,很少有把实时公交数据直接用在公交换乘方案的生成上。于是,论文提出了通过公交运行数据实现实时公交换乘方案查询系统的方案,整个方案首先基于原始公交信息计算得到静态换乘方案,然后对公交运行历史数据和实时数据在预处理之后对神经网络进行训练,通过训练好的神经网络就可以快速地计算静态换乘方案的动态代价值,基于新的代价值,由静态换乘方案生成了动态换乘方案。 论文对动态换乘方案生成系统进行了需求分析和实现过程的详细介绍,分析了系统对数据库的需求、需要的功能模块,设计了相关的数据库表、功能模块的程序流程、以及模块调用接口。并对BP多层神经网络做了工程上的融合,将其集成到工程代码中。 论文也介绍了动态公交换乘系统某些模块所做的黑盒测试、白盒测试流程和测试结果,验证了动态换乘方案查询在不同查询模式和查询条件下的结果,以及在生成动态换乘方案过程中对公交运行指标的选取策略。测试结果显示,动态方案可以在生成过程中根据查询条件选取实时或者历史公交运行指标,根据不同查询条件生成不同的动态换乘方案。另外,也对系统进行了性能测试,测试了系统的并发性能、方案查询相应时间和系统稳定性。

关键词：历史数据;实时数据;公交运行指标;BP神经网络;Neuroph

学科专业：电子与通信工程

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1. 课题研究背景

1.2. 目前公交换乘方案查询系统发展状况

1.3. 论文内容和章节安排

第二章 系统技术框架

2.1. SSH(SPRING+STRUSTS+HIBERNATE)框架

2.1.1. Spring

2.1.2. Struts

2.1.3 Hibernate

2.2. NEUROPH

2.3. HBASE+HADOOP

2.4. JUNIT

2.5. JMETER

第三章 动态公交换乘方案查询系统框架

3.1. 动态公交换乘方案查询系统需求分析

3.1.1. 系统功能需求分析

3.1.2. 数据库需求分析

3.2. 动态公交方案查询系统总体设计

3.2.1. 总体结构介绍

3.2.2. 服务器间信息交互UML序列图

3.2.3. 服务端树状结构图

3.3. 开发环境

3.4. 本章小结

第四章 动态公交换乘方案查询系统详细设计

4.1. 历史数据预处理设计

4.1.1. 运行时间统计

4.1.2. 停站时间统计

4.1.3. 发车频率统计

4.1.4. 历史数据更新策略

4.2. 公交实时数据预处理

4.2.1. 实时停站时间

4.2.2. 实时运行时间

4.2.3. 实时线路评价

4.2.4. 实时数据补全策略

4.3. 动态方案生成

4.3.1. 静态方案查询

4.3.2. 动态换乘方案公交运行指标选择策略

4.3.3. 方案运行时间

4.3.4. 方案停车时间

4.3.5. 方案线路评估

4.3.6. 方案时间预测

4.3.7. 方案代价值重新调整

第五章 基于神经网络的公交运行时间预测

5.1 公交运行历史数据预处理

5.1.1. 历史数据介绍

5.2. 预处理算法

5.2.1. 数据按时间段划分

5.2.2. 数据按工作日/非工作日

5.3. 缺失数据处理

5.3.1. 缺失数据判断规则

5.3.2. 缺失数据的处理规则

5.4. 公交运行异常数据处理

5.4.1. 异常的成因

5.4.2. 异常公交运行数据的检测

5.5. 基于神经网络的预测

5.5.1. 乘车方案运行时间预测模型

5.5.2. 使用BP神经网络的评价原因

5.5.3. 建立乘车方案评价系统的BP神经网络模型

5.5.4. BP神经网络构建

5.5.5. 训练样本和检测样本的获取

5.5.6. 训练样本数据预处理

5.5.7. 网络设计以及训练

5.6. BP神经网络预测

5.6.1. 静态方案排序

5.6.2. 方案评估

第六章 系统测试

6.1. 白盒测试

6.1.1. 公交运行指标选取测试

6.2. 黑盒测试

6.2.1. 动态公交换乘方案查询测试

6.3. 性能测试

第七章 总结展望

7.1. 全文总结

7.2. 展望

研究生期间工作

参考文献

致谢