全文总字数:3426字
1. 研究目的与意义(文献综述)
随着经济和社会的发展,城市交通拥堵状况日益严重。公交查询系统作为城市公众信息服务平台的一部分,不仅为广大公众的出行提供所需的公交信息,而且对于缓解城市的交通压力和降低城市的环境污染都有很大意义。然而我国城市公交乘客信息系统的发展处于一个落后的水平,现阶段,人们的出入方式主要还是来源于城市公交,特别是对于那些到外地出差、打工,进行商业有关或其他事情需要在外地进行短暂停留的人而言,公交对他们是必不可少的,但是对于那个不在自己所熟悉的城市的人,坐公交是一个很大的难题,为了解决这些问题,就很有必要设计一个公交查询系统。
国外研究现状:美国、日本、加拿大、英国、法国等国家都投入了较大的人力和物力从事公共交通系统研究,在国际上处于领先地位,并已取得了显著的成果。自八十年代以来,许多国家对公共交通部门开始应用先进的信息与通信技术进行公交车定位、车辆监控、自动驾驶、计算机辅助调度及提供各种公共交通信息以提高公共服务水平。其中这些国家的公交信息系统的特点是:
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与车辆自动定位技术相结合的路边/车内电子显示设备,为出行中的乘客提供动态的实时信息服务。在没有使用电子站牌以前,美国公交企业采用在各个重要站点张贴公交线路班次表的方法,使乘客确定出行或等车时间。这一方法的不足之处是不能反映线路上的突发事件。在使用与车辆自动定位技术相结合的路边/车内电子显示设备以后,可以做到实时预测车辆的到站、离站时间,提高服务的可靠性,是公交更加便捷。
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本系统采用结构化设计的方法以实现系统总体功能,即将整个系统划分为各个功能模块,正确处理模块之间和模块内部的联系以及和数据库的联系,通过对各模块的设计和模块之间关系的安排;来系统实现整个系统的功能。前台主要有4个模块:换乘查询、线路查询、站点查询、评价统计,后台管理模块则通过管理员登录后分别实现对站点、线路的添加、删除、修改。该系统的核心功能为公交车信息的查询,查询分为站点换乘查询、公交站点查询、公交线路查询。站点换乘查询是用户输入起止站点名称,查询出如何乘车到达,要求能够查询出所有直达车次与二次换乘可到达的车次;交站点查询是用户输入公交站点,查询出经过此站点的所有车次,并能够查看该车次详细信息;公交线路查询是用户输入指定车次,查询出此车次的详细信息。
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序号
毕业设计各阶段名称
日期
1
完成开题报告
2月22日前
2
完成外文翻译
2月16日前
3
学习相关基础知识(数据库、Java Web开发基础)
2月28日前
4
系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善
3月1日至4月30日
5
撰写毕业论文
5月1日至5月25日
6
准备答辩
5月26日至6月5日
4. 参考文献(12篇以上)
- 《数据库系统概论》(第五版),王珊,2014
- 《Java Web应用开发技术与案例教程》,张继军,2013
- 《轻量级Java EE企业应用实战(第3版):Struts 2+Spring 3+Hibernate整合开发》,李刚,2011
- 《JAVA WEB开发实战经典》,李兴华,2010
- 《数据结构》,严蔚敏,2012
- 基于Web的公交查询系统的设计与实现,邹明霞,2009
- 《计算机算法基础》(第三版),余祥宣,2006
- 浅议城乡公交服务质量问题及对策,吴荣林,2013
- 城市公交查询系统的研究与设计,张永梅,韩焱,陈立潮,2005
- 城市公交乘客信息系统研究,王凌,2010
- 国外发展公交优先的启示,百度文库高校版,2010
- 浅谈城市公共交通存在的问题及对策,桑 静,2014
- 发达国家的公交信息服务平台及其启示,白莎,2015
- 基于J2EE的公交查询系统的设计与实现,张紫嫣,2018
- 基于最少换乘的公交最优路径算法的设计与实现,蔡忠亮,杜清运,王长耀,2006
- 基于最短道路的城市公交智能咨询系统的研究与实现,张来希,卢琦,2009
- 一种基于区域规划换乘点查找的公交换乘方案算法,王杉,2018
- 基于JAVA的城市公共交通查询系统的设计与实现,苏楠,2018
- “Bus-arrival time prediction using bus network data model and time periods”,MarkoCelan,MarjanLep,2018
- “Optimal route computation for circular public transport routes with differential fare structure”, Lilian S.C. Pun-Cheng,Albert W.F. Chan, 2015
- “Shortest Path Problem for Public Transportation Using GPS and Map Service ” Esther Irawati Setiawan,Gunawan,Indra Maryati,Joan Santoso, Rossy Prabowo Chandra,2012
- “Real-time prediction of bus travel speeds using trafc shockwaves and machine learning algorithms”,Nikolas Julio,Ricardo Giesen,Pedro Lizana,2016
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