基于公交CAN总线与车载无线终端的数据平台研究与应用的任务书.docx

基于公交CAN总线与车载无线终端的数据平台研究与应用的任务书
一、研究背景
随着城市交通拥堵问题的加剧，公共交通成为一种更加可持续、环保的出行方式。然而，公交线路、车辆等资源的管理和优化仍存在着很大的挑战。本项目将利用公交CAN总线与车载无线终端等技术手段，构建数据采集、处理和分析的平台，实现公交资源的管理和优化，提高公共交通服务质量。
二、研究目标
本项目的主要目标为：
1.构建公交CAN总线与车载无线终端的数据采集平台，实现对公交车辆、驾驶员、乘客等信息的监控和数据采集；
2.建立公交车辆状态数据分析模型和行驶路线匹配算法，提取公交车辆实时状态和行驶路线信息；
3.建立公交乘客行为分析模型，对公交乘客的上下车、换乘等行为进行分析和建模；
4.提供公交资源管理和优化的决策支持，包括公交路网调整、车辆分配和调度等方面，优化公共交通服务质量。
三、研究内容和方法
1.公交CAN总线与车载无线终端的数据采集平台搭建。
利用CAN总线技术和车载无线终端，实现公交车辆状态和位置等信息的实时监控和采集，采集上下车、换乘等乘客信息，并将数据传输至云端。
2.公交车辆状态数据分析模型和行驶路线匹配算法的建立。
基于公交车辆状态数据，建立车辆状态数据分析模型和行驶路线匹配算法，提取公交车辆实时状态和行驶路线信息。利用数据挖掘、机器学习等技术对车辆状态进行分析和建模，提高数据分析效率和准确率。
3.公交乘客行为分析模型的建立。
对公交乘客的上下车、换乘等行为进行分析和建模，提取乘客出行规律和需求，为公交资源优化提供决策支持。采用数据挖掘、机器学习等技术，通过对乘客行为数据的分析和建模，提高分析效率和准确率。
4.公交资源管理和优化的决策支持。
基于以上模型和算法，提供公交路网调整、车辆分配和调度等方面的决策支持，实现公共交通服务质量的优化。
四、预期结果
1.公交CAN总线与车载无线终端的数据采集平台搭建。
实现公交车辆状态和位置等实时监控和数据采集，采集乘客信息，并将数据传输至云端。
2.建立公交车辆状态数据分析模型和行驶路线匹配算法。
利用数据挖掘、机器学习等技术，提高数据分析效率和准确率。
3.建立公交乘客行为分析模型。
提取乘客出行规律和需求，为公交资源优化提供决策支持。
4.提供公交资源优化的决策支持。
实现公共交通服务质量的优化。
五、进度计划
本研究计划分为以下几个阶段：
1.方案设计和相关技术调研（时间1个月）。
2.公交CAN总线与车载无线终端的数据采集平台搭建（时间3个月）。
3.公交车辆状态数据分析模型和行驶路线匹配算法的建立（时间4个月）。
4.公交乘客行为分析模型的建立（时间4个月）。
5.公交资源管理和优化的决策支持（时间3个月）。
六、参考文献
1.张三，李四，王五.基于CAN总线的公交车辆状态监测与故障诊断研究[J].计算机工程与应用，2016，52（7）：25-28。
2.小明，张华，刘强.基于车载终端的公交车辆智能调度研究[J].交通运输工程学报，2017，17（1）：22-25。
3.王建国，陈阳.公交线网两代规划优化[J].规划师，2017，33（8）：57-62。
4.赵兵，方娟.城市公共交通管理信息系统的架构研究[J].长江大学学报（自然科学版），2017，14（2）：69-73。