公交智能显示查询系统的设计与实现
这是一篇关于智能公交,数据查询,轨迹实时显示,警报信息提醒的论文, 主要内容为这些年来，在全球信息技术的大潮下，信息技术在交通领域也日益受到重视。如何将信息技术运用到交通运输行业，改善其交通拥堵和环境污染问题，是交通领域新的课题。通过现代的信息技术和丰富的公交行业信息资源来提升交通行业的管理水平、改善其服务质量、降低其带来的能源消耗。交通管理部门和信息技术专业人员在公交行业信息化和智能化的过程中共同合作，发挥信息技术的催化效果。 本文基于国内外现有的对公交智能查询系统方面的实现情况，吸取目前在用系统的许多优点，同时针对各种系统不能满足需求的方面进行改进设计，整个过程严格遵循现代软件开发的流程规范。首先通过详细的需求分析，对公交智能显示查询系统进行建模分析，并用UML建模语言描述其关键业务流程，根据需求分析报告对系统的架构进行设计，接着设计了系统的数据库，将系统划分为智能公交地图系统和公交数据中心系统两个部分，选用了Spring、Hibernate、ExtJs、BaiduMap API技术框架。最后分别对两个子系统进行了实现，介绍了各个模块的作用和实现方式。同时对系统中实时轨迹显示、实时警报信息提醒等难点进行了重点阐述。通过设计、编码、部署、运行各个阶段最后得到的运行效果基本达到需求，与其他系统相比具有可移植性强、功能更合理、结合了数据分析管理功能等优点，为今后系统的进一步研究开发打下了坚实的基础。
基于数据挖掘的公交智能预报站系统的分析与设计
这是一篇关于智能公交,预报站系统,数据挖掘,SPSS Modeler的论文, 主要内容为智能公交预报站系统可以结合先进的通信技术、全球定位技术与地理信息技术等,并结合公交车辆运动特征的分析,对公交车辆的大致到站时间进行预测,达到对公交车辆实时的有效调度管控,从而提高公交系统的运行效率,降低维护的成本。而我国大部分地区的公交智能预报站系统仍然较为落后,车辆的到站预报信息准确性较低、实时性较差,严重影响了公交系统的运行效率,影响人们的日常生活,给出行带来了极大的不便。如何提高预报的准确性,指导乘客出行,是亟待解决的问题。鉴于此,本文对苏州高新区等公交系统的执行和管理流程进行了深入调研,了解了公交车辆运行的整个流程,以及车辆预报站的业务需求,设计了一套功能完善的智能公交预报站系统。本文的主要工作如下:(1)建立基于K中心点算法和决策树的分类模型,根据车辆过往的行驶数据,找出对车辆运行影响较大的环境因素,并利用SPSS Modeler进行验证;再按照环境因素对过往数据进行分类处理,获取各个环境条件下的平均数据。(2)建立基于BP神经网络的预测模型,根据按环境因素分类后的车辆过往行驶数据,对神经网络进行训练。训练完成后,将历史数据与实时数据等输入到神经网络模型中,获得车辆预计到站时间。(3)采用B/S架构和Spring MVC设计模式,结合HTML5和Redis相关技术,利用JAVA语言对系统进行开发,并将上述两种数据挖掘方案应用到公交预报站系统中,实现了准确的公交预报站功能。本文设计开发的公交智能预报站系统,对车辆到站的时间做了比较准确的预测,并对公交相关数据进行实时地更新与维护工作,有效地方便了乘客的出行,具有很强的可操作性和借鉴性。
基于数据挖掘的公交智能预报站系统的分析与设计
这是一篇关于智能公交,预报站系统,数据挖掘,SPSS Modeler的论文, 主要内容为智能公交预报站系统可以结合先进的通信技术、全球定位技术与地理信息技术等,并结合公交车辆运动特征的分析,对公交车辆的大致到站时间进行预测,达到对公交车辆实时的有效调度管控,从而提高公交系统的运行效率,降低维护的成本。而我国大部分地区的公交智能预报站系统仍然较为落后,车辆的到站预报信息准确性较低、实时性较差,严重影响了公交系统的运行效率,影响人们的日常生活,给出行带来了极大的不便。如何提高预报的准确性,指导乘客出行,是亟待解决的问题。鉴于此,本文对苏州高新区等公交系统的执行和管理流程进行了深入调研,了解了公交车辆运行的整个流程,以及车辆预报站的业务需求,设计了一套功能完善的智能公交预报站系统。本文的主要工作如下:(1)建立基于K中心点算法和决策树的分类模型,根据车辆过往的行驶数据,找出对车辆运行影响较大的环境因素,并利用SPSS Modeler进行验证;再按照环境因素对过往数据进行分类处理,获取各个环境条件下的平均数据。(2)建立基于BP神经网络的预测模型,根据按环境因素分类后的车辆过往行驶数据,对神经网络进行训练。训练完成后,将历史数据与实时数据等输入到神经网络模型中,获得车辆预计到站时间。(3)采用B/S架构和Spring MVC设计模式,结合HTML5和Redis相关技术,利用JAVA语言对系统进行开发,并将上述两种数据挖掘方案应用到公交预报站系统中,实现了准确的公交预报站功能。本文设计开发的公交智能预报站系统,对车辆到站的时间做了比较准确的预测,并对公交相关数据进行实时地更新与维护工作,有效地方便了乘客的出行,具有很强的可操作性和借鉴性。
基于数据挖掘的公交智能预报站系统的分析与设计
这是一篇关于智能公交,预报站系统,数据挖掘,SPSS Modeler的论文, 主要内容为智能公交预报站系统可以结合先进的通信技术、全球定位技术与地理信息技术等,并结合公交车辆运动特征的分析,对公交车辆的大致到站时间进行预测,达到对公交车辆实时的有效调度管控,从而提高公交系统的运行效率,降低维护的成本。而我国大部分地区的公交智能预报站系统仍然较为落后,车辆的到站预报信息准确性较低、实时性较差,严重影响了公交系统的运行效率,影响人们的日常生活,给出行带来了极大的不便。如何提高预报的准确性,指导乘客出行,是亟待解决的问题。鉴于此,本文对苏州高新区等公交系统的执行和管理流程进行了深入调研,了解了公交车辆运行的整个流程,以及车辆预报站的业务需求,设计了一套功能完善的智能公交预报站系统。本文的主要工作如下:(1)建立基于K中心点算法和决策树的分类模型,根据车辆过往的行驶数据,找出对车辆运行影响较大的环境因素,并利用SPSS Modeler进行验证;再按照环境因素对过往数据进行分类处理,获取各个环境条件下的平均数据。(2)建立基于BP神经网络的预测模型,根据按环境因素分类后的车辆过往行驶数据,对神经网络进行训练。训练完成后,将历史数据与实时数据等输入到神经网络模型中,获得车辆预计到站时间。(3)采用B/S架构和Spring MVC设计模式,结合HTML5和Redis相关技术,利用JAVA语言对系统进行开发,并将上述两种数据挖掘方案应用到公交预报站系统中,实现了准确的公交预报站功能。本文设计开发的公交智能预报站系统,对车辆到站的时间做了比较准确的预测,并对公交相关数据进行实时地更新与维护工作,有效地方便了乘客的出行,具有很强的可操作性和借鉴性。
公交智能显示查询系统的设计与实现
这是一篇关于智能公交,数据查询,轨迹实时显示,警报信息提醒的论文, 主要内容为这些年来，在全球信息技术的大潮下，信息技术在交通领域也日益受到重视。如何将信息技术运用到交通运输行业，改善其交通拥堵和环境污染问题，是交通领域新的课题。通过现代的信息技术和丰富的公交行业信息资源来提升交通行业的管理水平、改善其服务质量、降低其带来的能源消耗。交通管理部门和信息技术专业人员在公交行业信息化和智能化的过程中共同合作，发挥信息技术的催化效果。 本文基于国内外现有的对公交智能查询系统方面的实现情况，吸取目前在用系统的许多优点，同时针对各种系统不能满足需求的方面进行改进设计，整个过程严格遵循现代软件开发的流程规范。首先通过详细的需求分析，对公交智能显示查询系统进行建模分析，并用UML建模语言描述其关键业务流程，根据需求分析报告对系统的架构进行设计，接着设计了系统的数据库，将系统划分为智能公交地图系统和公交数据中心系统两个部分，选用了Spring、Hibernate、ExtJs、BaiduMap API技术框架。最后分别对两个子系统进行了实现，介绍了各个模块的作用和实现方式。同时对系统中实时轨迹显示、实时警报信息提醒等难点进行了重点阐述。通过设计、编码、部署、运行各个阶段最后得到的运行效果基本达到需求，与其他系统相比具有可移植性强、功能更合理、结合了数据分析管理功能等优点，为今后系统的进一步研究开发打下了坚实的基础。
城市智能公交平台调度系统的设计和实现
这是一篇关于城市通卡,智能公交,监控分析,客流分析,客运调度的论文, 主要内容为城市通卡(市民卡)作为近来全国“智慧城市”信息化的重要载体,集成了政府公共服务、管理功能于一身。主要应用于身份识别领域、兼顾金融支付功能。属于跨领域多应用的智能型集成电路IC卡。本课题来源于南京市市政府针对智慧城市建设的要求,重点对与市民出行息息相关的智能交通建设提出了明确要求,南京市民卡有限公司做为城市信息化建设的主要载体,所进行研究、开发、实施的一套基于城市通卡(市民卡)应用的智能公交平台监控分析系统。该课题按照“高起点规划、高标准设计、高效率运转,低成本运营”为原则,通过对市民卡公交无线车载终端、3G无线数传网络、GPS实时定位系统及综合的数据处理、数据仓库的建设,打造政府城市智慧交通的统一管理平台,从而实现市民出行方便、快捷,常态化、动态化、智能化的公共交通服务体系。该课题实现的智能公交平台监控分析系统采用B/S架构,主要使用Delphi 7作为主要开发集成工具。实现基于GUI的界面和后台JAVA进程的业务集成。在系统业务流程上,与公交企业的客流分析、客运调度、绩效考核、安全管理、服务管理等主要业务密切结合,转变传统的经验调度为现代的科学调度,灵活应变各种状况,为调度人员和司乘人员提供简捷易用的产品。在南京应用智能公共交通系统,将使得南京作为江苏省的省会城市、长三角中心城市地位更加凸显。无线数传及GPS技术在公交车载机及相应的管理系统中的应用;实时在线交易处理技术的应用;数据仓库及数据挖掘技术的采用将使智能公交的概念得以充分体现。
基于数据挖掘的公交智能预报站系统的分析与设计
这是一篇关于智能公交,预报站系统,数据挖掘,SPSS Modeler的论文, 主要内容为智能公交预报站系统可以结合先进的通信技术、全球定位技术与地理信息技术等,并结合公交车辆运动特征的分析,对公交车辆的大致到站时间进行预测,达到对公交车辆实时的有效调度管控,从而提高公交系统的运行效率,降低维护的成本。而我国大部分地区的公交智能预报站系统仍然较为落后,车辆的到站预报信息准确性较低、实时性较差,严重影响了公交系统的运行效率,影响人们的日常生活,给出行带来了极大的不便。如何提高预报的准确性,指导乘客出行,是亟待解决的问题。鉴于此,本文对苏州高新区等公交系统的执行和管理流程进行了深入调研,了解了公交车辆运行的整个流程,以及车辆预报站的业务需求,设计了一套功能完善的智能公交预报站系统。本文的主要工作如下:(1)建立基于K中心点算法和决策树的分类模型,根据车辆过往的行驶数据,找出对车辆运行影响较大的环境因素,并利用SPSS Modeler进行验证;再按照环境因素对过往数据进行分类处理,获取各个环境条件下的平均数据。(2)建立基于BP神经网络的预测模型,根据按环境因素分类后的车辆过往行驶数据,对神经网络进行训练。训练完成后,将历史数据与实时数据等输入到神经网络模型中,获得车辆预计到站时间。(3)采用B/S架构和Spring MVC设计模式,结合HTML5和Redis相关技术,利用JAVA语言对系统进行开发,并将上述两种数据挖掘方案应用到公交预报站系统中,实现了准确的公交预报站功能。本文设计开发的公交智能预报站系统,对车辆到站的时间做了比较准确的预测,并对公交相关数据进行实时地更新与维护工作,有效地方便了乘客的出行,具有很强的可操作性和借鉴性。
基于数据挖掘的公交智能预报站系统的分析与设计
这是一篇关于智能公交,预报站系统,数据挖掘,SPSS Modeler的论文, 主要内容为智能公交预报站系统可以结合先进的通信技术、全球定位技术与地理信息技术等,并结合公交车辆运动特征的分析,对公交车辆的大致到站时间进行预测,达到对公交车辆实时的有效调度管控,从而提高公交系统的运行效率,降低维护的成本。而我国大部分地区的公交智能预报站系统仍然较为落后,车辆的到站预报信息准确性较低、实时性较差,严重影响了公交系统的运行效率,影响人们的日常生活,给出行带来了极大的不便。如何提高预报的准确性,指导乘客出行,是亟待解决的问题。鉴于此,本文对苏州高新区等公交系统的执行和管理流程进行了深入调研,了解了公交车辆运行的整个流程,以及车辆预报站的业务需求,设计了一套功能完善的智能公交预报站系统。本文的主要工作如下:(1)建立基于K中心点算法和决策树的分类模型,根据车辆过往的行驶数据,找出对车辆运行影响较大的环境因素,并利用SPSS Modeler进行验证;再按照环境因素对过往数据进行分类处理,获取各个环境条件下的平均数据。(2)建立基于BP神经网络的预测模型,根据按环境因素分类后的车辆过往行驶数据,对神经网络进行训练。训练完成后,将历史数据与实时数据等输入到神经网络模型中,获得车辆预计到站时间。(3)采用B/S架构和Spring MVC设计模式,结合HTML5和Redis相关技术,利用JAVA语言对系统进行开发,并将上述两种数据挖掘方案应用到公交预报站系统中,实现了准确的公交预报站功能。本文设计开发的公交智能预报站系统,对车辆到站的时间做了比较准确的预测,并对公交相关数据进行实时地更新与维护工作,有效地方便了乘客的出行,具有很强的可操作性和借鉴性。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设客栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/51795.html
