公路智能配货系统理论模型和技术方案研究

书籍目录

1　导论1.1　研究背景与意义1.2　国内外研究现状1.3　研究框架与内容2　公路智能配货系统关键信息技术2.1　车辆检测技术2.1.1　交通信息采集技术2.1.2　条码技术2.1.3　射频识别技术2.1.4　地秤2.2　地理信息系统2.2.1　地理信息系统概述2.2.2　行车路线信息显示技术2.3　无线通信技术2.3.1　无线数据通信技术简介2.3.2　公路货运综合管理信息平台2.3.3　无线通信协议3　实时动态公路交通流量预测技术与方法研究3.1　有检测器交叉口车道交通流量预测方法3.1.1　回归分析法3.1.2　趋势外推法3.1.3　神经网络和遗传算法3.2　无检测器交叉口车道交通流量预测方法3.2.1　聚类分析预测法3.2.2　主成分分析预测法3.2.3　逐步回归分析法3.2.4　预测方法的综合应用3.3　数据融合技术3.3.1　数据融合技术3.3.2　数据融合的基本原理和目的3.3.3　数据融合技术的特征及应用3.4　数据融合方法3.4.1　卡尔曼滤波3.4.2　不确定性推理3.4.3　未来重点和发展方向3.5　数据融合技术与方法的应用3.5.1　交通融合的方法3.5.2　基于人工神经网络的基础交通信息融合方法4　车辆行程时间预测方法研究4.1　公路货运车辆行程时间预测方法简介4.1.1　车辆行程时间预测方法简介4.1.2　常用行程时间估计模型概述4.1.3　基于知识的综合行程时间预测模型简介4.2　车辆行程时间预测模型选择及具体应用4.2.1　增量加载行程时间预测法基本思想4.2.2　增量加载预测法的具体步骤及流程图5　中心式动态路径诱导技术研究5.1　中心式动态路径诱导系统概述5.1.1　中心式动态路径诱导系统结构框架5.1.2　中心式动态路径诱导系统的构成5.2　定位技术在路径诱导系统中的应用5.2.1　定位技术概述5.2.2　GPS定位原理及误差分析5.2.3　差分GPS定位原理及方法5.3　中心式动态路径诱导系统行车路线优化算法研究5.3.1　路径诱导系统中常用最短路计算方法简介5.3.2　适用于车辆导航的一些算法5.4　行车路线优化技术——增量加载最短路优化方法研究5.4.1　路网划分5.4.2　路网的组织和调用形式5.4.3　路网节点的确定5.4.4　增量加载最短路优化方法的基本思想5.4.5　增量加载最短路优化方法的步骤与流程5.4.6　选定计算备选路径的通用算法5.5　中心式动态路径诱导系统的硬件与软件系统5.5.1　中心式动态路径诱导系统中的硬件系统5.5.2　中心式动态路径诱导系统中的软件系统5.6　诱导信息服务中心软件5.6.1　移动用户软件5.6.2　中心式动态路径诱导系统的软件系统的模块开发5.6.3　中心式动态路径诱导系统的主要技术指标5.6.4　中心式动态路径诱导系统的软件系统的界面5.7　车载信息装置的研发5.7.1　车载信息装置的主体功能设计5.7.2　车载信息装置的研究开发技术路线6　公路配货优化方法研究6.1　公路配货优化概述6.1.1　公路配货优化含义6.1.2　公路配货优化的原则6.1.3　公路配货优化的作用6.2　公路配货优化算法6.2.1　公路配货优化算法基本思想6.2.2　公路配货优化算法基本步骤7　公路智能配货系统开发研究7.1　公路智能配货系统功能模块7.2　公路智能配货系统开发的软件和硬件7.3　公路智能配货系统应用界面8　公路智能配货系统评价研究8.1　公路智能配货系统评价概述8.1.1　公路智能配货系统评价的必要性8.1.2　公路智能配货系统评价的原则8.1.3　公路智能配货系统评价决策的程序8.2　公路智能配货系统评价指标体系的建立8.3　公路智能配货系统评价方法及其应用8.3.1　公路智能配货系统评价方法8.3.2　公路智能配货系统评价方法的应用附录参考文献

作者简介

《公路智能配货系统理论模型和技术方案研究》，本书结合先进的电子检测技术、通信技术、计算机技术以及车辆诱导技术从公路货运智能配货系统结构框架、共用信息平台关键技术、公路货运车辆行程时间预测模型、公路货运智能配货系统配货优化模型和实时效果评价模型研究等方面对公路货运智能配货系统的结构以及功能进行介绍。

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