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交通物流智能化管理与调度系统建设

TOC\o1-2\h\u22526第1章绪论 3

220371.1研究背景与意义 3

162931.2国内外研究现状分析 3

34321.3研究内容与目标 4

8953第2章交通物流智能化管理与调度系统相关理论 4

192392.1交通物流基本概念 4

101552.1.1交通物流定义 4

91862.1.2交通物流系统组成 4

18332.1.3交通物流的作用与意义 4

281632.2智能化管理与调度理论 5

322832.2.1智能化管理概述 5

235042.2.2智能化管理与调度关键技术 5

176392.3系统设计与分析 5

159772.3.1系统设计原则 5

167012.3.2系统架构设计 5

4222.3.3系统功能分析 6

24812第3章交通物流数据采集与预处理 6

122963.1数据采集技术 6

206353.1.1传感器技术 6

18213.1.2通信技术 6

54043.1.3物联网技术 6

102373.2数据预处理方法 6

11333.2.1数据采样 6

32853.2.2数据归一化与标准化 6

173153.2.3数据变换 7

295913.3数据清洗与融合 7

228693.3.1数据清洗 7

120953.3.2数据融合 7

82593.3.3数据集成 7

7261第4章交通物流需求预测 7

11004.1需求预测方法概述 7

68424.2时间序列分析法 7

10044.3机器学习与深度学习预测方法 8

15698第5章交通物流路径优化 8

7325.1路径优化问题概述 8

110045.2经典路径优化算法 8

78225.2.1最短路径算法 8

157355.2.2最小树算法 8

316335.2.3旅行商问题（TSP）算法 9

65805.2.4车辆路径问题（VRP）算法 9

315315.3考虑多约束条件的路径优化方法 9

50105.3.1多目标优化算法 9

6825.3.2动态规划方法 9

1095.3.3混合整数规划方法 9

26085.3.4神经网络与机器学习方法 9

30510第6章物流车辆调度策略 9

59076.1车辆调度问题概述 9

127266.2集中调度策略 10

97336.2.1线性规划法 10

89316.2.2动态规划法 10

275446.2.3遗传算法 10

116486.3分布式调度策略 10

178916.3.1多智能体系统 10

30316.3.2粒子群优化算法 10

205636.3.3蚁群算法 11

13511第7章智能化管理与调度系统关键技术与算法 11

212227.1数据挖掘与分析技术 11

129337.1.1数据预处理 11

205827.1.2关联规则挖掘 11

165017.1.3聚类分析 11

213477.2优化算法及其在交通物流中的应用 11

288617.2.1线性规划 11

225127.2.2遗传算法 12

244517.2.3粒子群优化算法 12

246997.3机器学习与人工智能技术 12

268607.3.1决策树 12

302657.3.2支持向量机 12

164817.3.3神经网络 12

6640第8章交通物流智能化管理与调度系统集成 12

313908.1系统架构设计 12

41448.1.1总体架构 12

270328.1.2网络架构 13

31288.1.3技术架构 13

246418.2模块划分与功能描述 13

59128.2.1基础设施模块 13

260308.2.2数据处理与分析模块 13

155688.2.3管理与调度模块 13

230848.2.4用户服务模块 13

60148.3系统集成与测试 13

261858.3.1系统集成 14

206918.3.2系统测试 14

2784第9章案例分析与实证研究 14

134229.1案例一：城市物流配送系统 14

88569.1.1背景介绍