城市轨道交通智能化运营管理研究PDF电子书下载

第1章 城市轨道交通运营管理 1

1.1城市轨道交通建设和运营管理概述 1

1.1.1我国城市轨道交通建设概况 1

1.1.2城市轨道交通运营特点分析 3

1.1.3我国城市轨道交通运营存在的问题和困难 4

1.2城市轨道交通运营管理的智能化 6

1.2.1城市轨道交通运营智能化对管理的需求 6

1.2.2城市轨道交通运营管理智能化技术 7

本章小结 9

第2章 城市轨道交通运营管理信息集成平台研究 10

2.1信息集成平台的相关实现技术 10

2.1.1 XML技术 10

2.1.2 SOA技术 11

2.1.3 Web服务技术 12

2.2城市轨道交通信息集成平台设计 14

2.2.1城市轨道交通信息集成平台总体设计思想 14

2.2.2城市轨道交通信息集成应用架构和逻辑架构 15

本章小结 18

第3章 城市轨道交通数据挖掘关键技术研究 19

3.1城市轨道交通数据挖掘分析 19

3.1.1城市轨道交通数据挖掘的特点 19

3.1.2基于粗糙集论域扩展理论的数据挖掘研究现状 20

3.2双论域粗糙集理论 22

3.2.1双论域粗糙集近似算子 22

3.2.2双论域粗糙集的性质 25

3.2.3双论域粗糙集的属性约简 27

3.2.4双论域粗糙集的不确定性度量 30

3.3基于双论域粗糙集的城轨数据挖掘模型 36

3.3.1基于双论域粗糙集的城轨数据挖掘步骤 36

3.3.2基于双论域粗糙集数据挖掘模型的特点 38

本章小结 39

第4章 基于信息集成的城市轨道交通应急管理研究 40

4.1城市轨道交通突发事件应急管理 40

4.1.1城市轨道交通突发事件应急管理研究综述 40

4.1.2城市轨道交通突发事件应急管理的信息流 41

4.2面向应急管理的城轨交通信息集成及处理框架 42

4.2.1数据集成模型 43

4.2.2数据挖掘模型 44

4.2.3应急决策模型 45

4.3城市轨道交通突发事件应急救援 46

4.3.1城市轨道交通突发事件的分类、分级 46

4.3.2救援等级的响应的动态模糊分级算法 47

4.4案例研究 51

本章小结 54

第5章 城市轨道交通出行优化研究 55

5.1蚁群优化算法 55

5.1.1基本蚁群算法的机制原理 57

5.1.2基本蚁群算法的系统学特征 57

5.2蚁群算法的各类改进算法 58

5.2.1群体空间上的进化：蚁群系统 58

5.2.2蚁群算法的改进模型 60

5.3上海市轨道交通路径优化系统仿真 61

5.3.1上海轨道交通状况简单分析 61

5.3.2上海轨道交通出行优化系统的设计与实现 62

5.3.3系统开发平台简介 62

本章小结 65

第6章 城市轨道交通客流预测问题研究 66

6.1预测方法介绍 66

6.1.1小波分析 66

6.1.2 AR模型的概念及思想 67

6.1.3 BP人工神经网络 67

6.1.4灰色模型 70

6.1.5预测方法的应用 72

6.2上海地铁一号线莘庄地铁站客流量预测 77

6.2.1小波分析及AR模型建立 77

6.2.2人工神经网络分析 81

6.2.3灰色模型GM （1，1）预测 83

6.3上海轨道交通9号线站点客流特征分析 85

6.3.1客流的特征分析方法介绍 85

6.3.2对于客流的相关数据分析 87

6.3.3上海轨道交通9号线肇家浜路客流特征分析 97

本章小结 103

第7章 城市轨道交通客流清分问题研究 104

7.1客流分配问题 104

7.2城市轨道交通传统清分方法 105

7.2.1最短路清分 106

7.2.2多路径清分 106

7.3城市轨道交通清分模型 106

7.3.1路径的随机时间分布 106

7.3.2清分比例划分 107

7.3.3密度函数 108

7.3.4特殊情况 109

7.4模拟验证 109

本章小结 112

第8章 城市轨道交通运营支撑系统运行可靠性研究 114

8.1信息系统运行可靠性理论 114

8.1.1信息系统运行可靠性评估及预测 114

8.1.2信息系统故障检测技术 115

8.1.3信息系统故障源分析技术 116

8.1.4系统自修复技术 117

8.1.5自治计算技术 119

8.2基于IT审计的信息系统运行可靠性评估及预测模型 120

8.2.1审计证据获取与定量转换 121

8.2.2 IT审计的理论基础 122

8.2.3基于审计证据的系统可靠性评估 124

8.2.4基于审计证据的系统可靠性预测模型 125

8.2.5模型案例分析 125

8.3模型的系统实现 127

8.3.1数据库设计 128

8.3.2窗体应用程序设计 129

8.4系统运行故障检测和自修复的理论基础 133

8.4.1系统故障检测的理论模型 133

8.4.2系统故障分类 134

8.5系统运行故障自修复系统框架 136

8.5.1应用程序故障管理器模块 137

8.5.2组件故障管理器模块 137

8.5.3 CFM和AFM中的故障分析 138

8.6系统运行故障自修复方法 139

8.6.1基于规则异常的故障分析方法 139

8.6.2系统组件操作的检测和分析 139

8.6.3系统运行故障异常响应算法 142

8.6.4拜占庭式故障修复方法 143

本章小结 144

参考文献 146