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交通行业智能交通管理与出行规划方案

TOC\o1-2\h\u6920第1章引言 3

247481.1背景与意义 3

204921.2目标与内容 3

18931第2章交通行业现状分析 4

105852.1国内外交通发展概况 4

297702.2交通行业主要问题 4

99152.3智能交通管理与出行规划的需求 5

10636第3章智能交通管理与出行规划技术概述 5

58553.1智能交通系统简介 5

248363.2出行规划技术简介 5

127783.3技术发展趋势 6

16419第4章交通数据采集与处理 6

97054.1交通数据采集技术 6

188744.1.1传感器采集技术 6

29574.1.2通信技术 6

307694.1.3无人机与卫星遥感技术 7

118004.2数据预处理与融合 7

87934.2.1数据清洗 7

100874.2.2数据归一化与标准化 7

183644.2.3数据融合 7

65134.3交通数据挖掘与分析 7

22124.3.1路网交通流量分析 7

227224.3.2交通预测 7

284674.3.3出行行为分析 7

142574.3.4交通态势感知 7

67094.3.5交通规划优化 7

24675第5章交通拥堵分析与预测 8

80905.1拥堵成因分析 8

235205.1.1城市交通供需失衡 8

275825.1.2道路网络结构不合理 8

58215.1.3公共交通服务水平不高 8

194305.1.4交通管理措施不力 8

307615.2拥堵预测方法 8

14295.2.1经典预测方法 8

16375.2.2智能预测方法 8

106675.3拥堵缓解策略 8

112415.3.1优化交通基础设施 8

24165.3.2交通需求管理 8

27585.3.3智能交通管理 9

94605.3.4诱导与宣传 9

30726第6章出行需求分析与预测 9

259656.1出行需求影响因素 9

181986.1.1社会经济因素 9

193146.1.2交通基础设施 9

34586.1.3政策与管理 9

144216.1.4技术发展 9

24416.1.5个体出行者特征 10

294026.2出行需求预测方法 10

272166.2.1经典预测方法 10

192336.2.2智能预测方法 10

283566.3出行需求引导与管理 10

78166.3.1政策与管理措施 10

144386.3.2技术手段 10

17341第7章智能出行规划算法 11

229327.1路径规划算法 11

267287.1.1Dijkstra算法 11

89797.1.2A算法 11

299657.1.3Floyd算法 11

48327.2交通方式选择算法 11

289507.2.1成本效益分析法 11

57797.2.2多属性决策法 11

287187.2.3模糊综合评价法 12

96927.3多目标优化算法 12

69807.3.1目标规划法 12

76497.3.2粒子群优化算法 12

151027.3.3遗传算法 12

19584第8章智能交通管理与出行规划系统集成 12

57258.1系统架构设计 12

211968.1.1整体架构 12

204468.1.2模块划分 12

578.2关键技术集成 13

318478.2.1实时交通信息采集技术 13

51978.2.2数据处理与分析技术 13

191268.2.3出行规划算法 13

7348.2.4用户交互技术 13

18388.3系统测试与优化 13

304888.3.1系统测试 13

264268.3.2系统优化 13

296698.3.3系统部署 14

83518.3.4持续迭代 14

9329第9章案例分析与应用示范 14

134209.1城市交通拥堵治理案例 14

178799.1.1案例背景 14

211069.1.2解决方案 14

69779.1.3实施效果 14

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