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目次
商品簡介
《城市軌道交通智能化運營管理研究》在介紹現代城市軌道交通定義、特征的基礎上，詳細講解智能交通系統及其運營管理，深入講解城市軌道交通智能化管理的高新技術以及軌道交通數據采集與處理、智能化調度管理、控制和智能誘導的協同研究、信息服務、智能化應急管理和綜合評價等內容，適合用作高等院校相關專業本科及研究生的教材，也可供同行業研究人員參考。
目次
前言
第1章 城市軌道交通運營管理
1.1 城市軌道交通建設和運營管理概述
1.1.1 我國城市軌道交通建設概況
1.1.2 城市軌道交通運營特點分析
1.1.3 我國城市軌道交通運營存在的問題和困難
1.2 城市軌道交通運營管理的智能化
1.2.1 城市軌道交通運營智能化對管理的需求
1.2.2 城市軌道交通運營管理智能化技術
本章小結
第2章 城市軌道交通運營管理信息集成平臺研究
2.1 信息集成平臺的相關實現技術
2.1.1 XML技術
2.1.2 SOA技術
2.1.3 Web服務技術
2.2 城市軌道交通信息集成平臺設計
2.2.1 城市軌道交通信息集成平臺總體設計思想
2.2.2 城市軌道交通信息集成應用架構和邏輯架構
本章小結
第3章 城市軌道交通數據挖掘關鍵技術研究
3.1 城市軌道交通數據挖掘分析
3.1.1 城市軌道交通數據挖掘的特點
3.1.2 基于粗糙集論域擴展理論的數據挖掘研究現狀
3.2 雙論域粗糙集理論
3.2.1 雙論域粗糙集近似算子
3.2.2 雙論域粗糙集的性質
3.2.3 雙論域粗糙集的屬性約簡
3.2.4 雙論域粗糙集的不確定性度量
3.3 基于雙論域粗糙集的城軌數據挖掘模型
3.3.1 基于雙論域粗糙集的城軌數據挖掘步驟
3.3.2 基于雙論域粗糙集數據挖掘模型的特點
本章小結
第4章 基于信息集成的城市軌道交通應急管理研究
4.1 城市軌道交通突發事件應急管理
4.1.1 城市軌道交通突發事件應急管理研究綜述
4.1.2 城市軌道交通突發事件應急管理的信息流
4.2 面向應急管理的城軌交通信息集成及處理框架
4.2.1 數據集成模型
4.2.2 數據挖掘模型
4.2.3 應急決策模型
4.3 城市軌道交通突發事件應急救援
4.3.1 城市軌道交通突發事件的分類、分級
4.3.2 救援等級的響應的動態模糊分級算法
4.4 案例研究
本章小結
第5章 城市軌道交通出行優化研究
5.1 蟻群優化算法
5.1.1 基本蟻群算法的機制原理
5.1.2 基本蟻群算法的系統學特征
5.2 蟻群算法的各類改進算法
5.2.1 群體空間上的進化：蟻群系統
5.2.2 蟻群算法的改進模型
5.3 上海市軌道交通路徑優化系統仿真
5.3.1 上海軌道交通狀況簡單分析
5.3.2 上海軌道交通出行優化系統的設計與實現
5.3.3 系統開發平臺簡介
本章小結
第6章 城市軌道交通客流預測問題研究
6.1 預測方法介紹
6.1.1 小波分析
6.1.2 AR模型的概念及思想
6.1.3 BP人工神經網絡
6.1.4 灰色模型
6.1.5 預測方法的應用
6.2 上海地鐵一號線莘莊地鐵站客流量預測
6.2.1 小波分析及AR模型建立
6.2.2 人工神經網絡分析
6.2.3 灰色模型GM（1，1）預測
6.3 上海軌道交通9號線站點客流特征分析
6.3.1 客流的特征分析方法介紹
6.3.2 對于客流的相關數據分析
6.3.3 上海軌道交通9號線肇家?路客流特征分析
本章小結
第7章 城市軌道交通客流清分問題研究
7.1 客流分配問題
7.2 城市軌道交通傳統清分方法
7.2.1 最短路清分
7.2.2 多路徑清分
7.3 城市軌道交通清分模型
7.3.1 路徑的隨機時間分布
7.3.2 清分比例劃分
7.3.3 密度函數
7.3.4 特殊情況
7.4 模擬驗證
本章小結
第8章 城市軌道交通運營支撐系統運行可靠性研究
8.1 信息系統運行可靠性理論
8.1.1 信息系統運行可靠性評估及預測
8.1.2 信息系統故障檢測技術
8.1.3 信息系統故障源分析技術
8.1.4 系統自修復技術
8.1.5 自治計算技術
8.2 基于IT審計的信息系統運行可靠性評估及預測模型
8.2.1 審計證據獲取與定量轉換
8.2.2 IT審計的理論基礎
8.2.3 基于審計證據的系統可靠性評估
8.2.4 基于審計證據的系統可靠性預測模型
8.2.5 模型案例分析
8.3 模型的系統實現
8.3.1 數據庫設計
8.3.2 窗體應用程序設計
8.4 系統運行故障檢測和自修復的理論基礎
8.4.1 系統故障檢測的理論模型
8.4.2 系統故障分類
8.5 系統運行故障自修復系統框架
8.5.1 應用程序故障管理器模塊
8.5.2 組件故障管理器模塊
8.5.3 CFM和AFM中的故障分析
8.6 系統運行故障自修復方法
8.6.1 基于規則異常的故障分析方法
8.6.2 系統組件操作的檢測和分析
8.6.3 系統運行故障異常響應算法
8.6.4 拜占庭式故障修復方法
本章小結
參考文獻
第1章 城市軌道交通運營管理
1.1 城市軌道交通建設和運營管理概述
1.1.1 我國城市軌道交通建設概況
1.1.2 城市軌道交通運營特點分析
1.1.3 我國城市軌道交通運營存在的問題和困難
1.2 城市軌道交通運營管理的智能化
1.2.1 城市軌道交通運營智能化對管理的需求
1.2.2 城市軌道交通運營管理智能化技術
本章小結
第2章 城市軌道交通運營管理信息集成平臺研究
2.1 信息集成平臺的相關實現技術
2.1.1 XML技術
2.1.2 SOA技術
2.1.3 Web服務技術
2.2 城市軌道交通信息集成平臺設計
2.2.1 城市軌道交通信息集成平臺總體設計思想
2.2.2 城市軌道交通信息集成應用架構和邏輯架構
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第3章 城市軌道交通數據挖掘關鍵技術研究
3.1 城市軌道交通數據挖掘分析
3.1.1 城市軌道交通數據挖掘的特點
3.1.2 基于粗糙集論域擴展理論的數據挖掘研究現狀
3.2 雙論域粗糙集理論
3.2.1 雙論域粗糙集近似算子
3.2.2 雙論域粗糙集的性質
3.2.3 雙論域粗糙集的屬性約簡
3.2.4 雙論域粗糙集的不確定性度量
3.3 基于雙論域粗糙集的城軌數據挖掘模型
3.3.1 基于雙論域粗糙集的城軌數據挖掘步驟
3.3.2 基于雙論域粗糙集數據挖掘模型的特點
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第4章 基于信息集成的城市軌道交通應急管理研究
4.1 城市軌道交通突發事件應急管理
4.1.1 城市軌道交通突發事件應急管理研究綜述
4.1.2 城市軌道交通突發事件應急管理的信息流
4.2 面向應急管理的城軌交通信息集成及處理框架
4.2.1 數據集成模型
4.2.2 數據挖掘模型
4.2.3 應急決策模型
4.3 城市軌道交通突發事件應急救援
4.3.1 城市軌道交通突發事件的分類、分級
4.3.2 救援等級的響應的動態模糊分級算法
4.4 案例研究
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第5章 城市軌道交通出行優化研究
5.1 蟻群優化算法
5.1.1 基本蟻群算法的機制原理
5.1.2 基本蟻群算法的系統學特征
5.2 蟻群算法的各類改進算法
5.2.1 群體空間上的進化：蟻群系統
5.2.2 蟻群算法的改進模型
5.3 上海市軌道交通路徑優化系統仿真
5.3.1 上海軌道交通狀況簡單分析
5.3.2 上海軌道交通出行優化系統的設計與實現
5.3.3 系統開發平臺簡介
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第6章 城市軌道交通客流預測問題研究
6.1 預測方法介紹
6.1.1 小波分析
6.1.2 AR模型的概念及思想
6.1.3 BP人工神經網絡
6.1.4 灰色模型
6.1.5 預測方法的應用
6.2 上海地鐵一號線莘莊地鐵站客流量預測
6.2.1 小波分析及AR模型建立
6.2.2 人工神經網絡分析
6.2.3 灰色模型GM（1，1）預測
6.3 上海軌道交通9號線站點客流特征分析
6.3.1 客流的特征分析方法介紹
6.3.2 對于客流的相關數據分析
6.3.3 上海軌道交通9號線肇家?路客流特征分析
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第7章 城市軌道交通客流清分問題研究
7.1 客流分配問題
7.2 城市軌道交通傳統清分方法
7.2.1 最短路清分
7.2.2 多路徑清分
7.3 城市軌道交通清分模型
7.3.1 路徑的隨機時間分布
7.3.2 清分比例劃分
7.3.3 密度函數
7.3.4 特殊情況
7.4 模擬驗證
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第8章 城市軌道交通運營支撐系統運行可靠性研究
8.1 信息系統運行可靠性理論
8.1.1 信息系統運行可靠性評估及預測
8.1.2 信息系統故障檢測技術
8.1.3 信息系統故障源分析技術
8.1.4 系統自修復技術
8.1.5 自治計算技術
8.2 基于IT審計的信息系統運行可靠性評估及預測模型
8.2.1 審計證據獲取與定量轉換
8.2.2 IT審計的理論基礎
8.2.3 基于審計證據的系統可靠性評估
8.2.4 基于審計證據的系統可靠性預測模型
8.2.5 模型案例分析
8.3 模型的系統實現
8.3.1 數據庫設計
8.3.2 窗體應用程序設計
8.4 系統運行故障檢測和自修復的理論基礎
8.4.1 系統故障檢測的理論模型
8.4.2 系統故障分類
8.5 系統運行故障自修復系統框架
8.5.1 應用程序故障管理器模塊
8.5.2 組件故障管理器模塊
8.5.3 CFM和AFM中的故障分析
8.6 系統運行故障自修復方法
8.6.1 基于規則異常的故障分析方法
8.6.2 系統組件操作的檢測和分析
8.6.3 系統運行故障異常響應算法
8.6.4 拜占庭式故障修復方法
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