基于数据挖掘的公交智能调度系统研究与实现
【学位单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U495
【部分图文】：
用实现奠定了理论基础。逡逑（２）逦ＢＲＴ智能调度系统数据挖掘方法研究。通过对数据挖掘体系结合ＢＲＴ智能调度逡逑步骤分析，首先进行公交基本信息采集与预处理。同时，建立了基于ＢＰ神经网络逡逑量预测模型以及基于ＳＶＲ算法的站间行程时间预测模型，并通过ＭＡＴＬＡＢ软件实例分析。最后，设计ＢＲＴ智能调度优化模型，确定未来时间周期内公交车辆的发车频率。逡逑（３）系统详细设计与实现。利用ＪｅｅＰｌｕｓ开源技术平台设计一种ＢＲＴ智能调度系统，逡逑统开发平台进行搭建，实现数据挖掘平台下数据采集与转移以及行车计划编制、实逡逑控、动态调度、数据统计管理、数据分析等功能，并设计统一访问接口提高系统数逡逑联动性。逡逑（４）系统调试。主要针对功能需求和性能需求两方面对系统进行调试与分析，实现逡逑基本功能，性能方面较为稳定，有利于公交基本信息价值挖掘并为公交运营调度发逡逑供参考。逡逑根据上述研究内容，本文主要利用数据挖掘相关技术对公交调度系统进行理论研究逡逑能设计实现。主要技术路线如图１．１所示。逡逑
得出新的数据内容，最后将相似的数据进行分组。逡逑数据挖掘过程主要有问题定义、数据准备、模式寻找、模式评估和结果表达几个阶逡逑段如图２．１所示。其中问题定义通过了解所在领域相关情况与背景知识，研究用户逡逑需求；数据准备是根据用户需求从数据库中提取有关的数据进行预处理，看数据是否具逡逑有完整性和一致性，对丢失的数据进行填补、噪音数据进行处理；模式寻找是根据用户逡逑需求对知识类型进行选择，也就是在不同要求会在具体的模式寻找过程中采用合适的算逡逑法，如聚类、神经网络、支持向量机等，从而提取用户的模式和规律？，模式评估则利用逡逑数据校验和对比对发掘模式准确性进行合理评价；结果表达将发现的规律和模式通过一逡逑定的方式体现给用户，例如通过可视化方式使用户理解。逡逑－８－逡逑
基于数据挖掘的公交智能调度系统研究与实现根据公交调度过程中特征信息分析，利用数据挖掘相应算法，进一步预测产生段公交调度系统中不同时段客流量波动、公交行程时间等预测情况供系统实时与行车计划编制等方面的应用。逡逑（４）评估逡逑通过公交调度系统中特征信息预测，利用数据挖掘相应算法，进一步为公交调供更加面向应用、规划、管理的决策信息。逡逑从公交智能调度系统中数据挖掘组成上来说，主要包括数据源、数据存储、数法以及应用接口等几个主要部分，以便于针对新的系统需求和应用进一步开发因此，根据数据挖掘的过程以及组成复杂性，设计统一、开放、可扩展数据挖公交智能调度系统搭建应用平台基础。根据系统特征信息、需求分析以及数据结构，对公交智能调度系统提出如图２．２所示的数据挖掘体系结构。逡逑
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