基于bp神经网络的公交智能实时调度模型研究及系统实现

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1、中文摘要摘要：城市公交车辆实时调度优化研究是公交运营调度研究的基础性课题。如何结合现状，放眼未来，探求适合我国现状的智能实时调度系统结构形式，以及用实用性较强的优化理论和模型算法，正是本文的主要研究内容。本文研究重点放在了实时调度方面，论文的主要创新点是将BP神经网络技术应用于智能公交实时调度研究，建立了基于BP神经网络的公交车辆运行时间预测模型，并在此基础上设计了公交智能实时调度算法，并采用实例分析对立，验证了算法的可行性。本文设计并实现了公交智能实时调度系统，作为北京市公共交通运营调度指挥系统的子模块，该系统有效、稳定的得到了实施、推广。智能公交实时调度系统是一个以公交日常调度管理模块

2、、GPS信息模块、GIS地图显示模块、数据库模块为支撑，集合了BP网络预测模型、智能实时调度算法的智能系统。该系统不仅满足了公交企业日常的调度管理作业需求，也利用高效的数据分析、预测技术对大量数据进行了知识挖掘，给予了调度员更多的辅助决策信息。关键词：BP神经网络；实时调度；预测模型；ABSTRACT：Theresearchoftheoptimizationofurbanpublictransportreal—timedispatchingisthebasicissueofurbanpublictransportscheduling．Thispaperaimsatsearchforakin

3、dofintelligentreal-timedispatchingsystemonthebasisofthecun'enturbanpublictransportsystemandthepracticaloptimizationtheoryandmodelalgorithm．Thispaperfocusesontheresearchofreal-timedispatching,establishedthebusservicetimeforecastingmodelbasedonBackPropagationNeuralNetworks，designedtheintelligentbusr

4、eal-timedispatchingalgorithm，atthesametimedemonstratedthefeasibilityofthealgorithmbyanexample．Thispaperdesignedandrealizedintelligentbusreal-timedispatchingsystem，whichisasub-moduleoftheintelligentdispatchingsystemofBeijingpublictransport．Intelligentbusreal—timedispatchingsystem，wimthesupportofbus

5、dailydispatchingmanagementmodule，GPSmodule，GISgeographicmapdisplaymoduleandDatabasemodule，aggregatedBPneuralnetpredictionmodelandintelligentreal—timedispatchingalgorithm．Thissystemmeetstheneedofthedailydispatchingmanagementoperationofbusenterprise，atthesametimeknowledgediscoveryfromlargeamountofda

6、taandefficientdata-analysisprovidethecontrollermoredecision-makingassistantinformation．KEYWORDS：BackPropagationNeuralNetworks；Real—timedispatching；Forecastingmodel学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(

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