| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究思路及路线 | 第11-12页 |
| ·研究思路 | 第11页 |
| ·研究路线 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12页 |
| 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 国内外方法技术研究现状 | 第13-21页 |
| ·各国采取的地铁运营安全保障措施 | 第13-14页 |
| ·国内外安全评价理论研究现状 | 第14-20页 |
| ·国外安全评价理论研究概述 | 第14-16页 |
| ·国内安全评价理论研究概述 | 第16-18页 |
| ·安全评价方法对比分析 | 第18-20页 |
| ·地铁运营安全评价方法的确立 | 第20页 |
| 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 地铁运营安全影响因素分析及指标体系构建 | 第21-29页 |
| ·地铁运营事故的特征及分类 | 第21-22页 |
| ·地铁运营事故特征 | 第21-22页 |
| ·地铁运营事故分类 | 第22页 |
| ·国内外运营事故统计分析 | 第22-26页 |
| ·运营事故类型分布 | 第22-24页 |
| ·事故影响因素分析 | 第24-26页 |
| ·评价指标体系构建的基本原则及流程 | 第26-27页 |
| ·评价指标建立的原则 | 第26页 |
| ·评价指标建立流程 | 第26-27页 |
| ·地铁运营安全评价指标体系构建 | 第27-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 地铁运营安全评价模型的建立 | 第29-38页 |
| ·BP神经网络概述 | 第29-32页 |
| ·BP神经网络基本组成及结构 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络学习规则 | 第30页 |
| ·BP神经网络算法流程 | 第30-32页 |
| ·遗传算法概述 | 第32-34页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的要素 | 第33页 |
| ·遗传算法的运算流程 | 第33-34页 |
| ·基于GA-BP地铁运营安全评价模型建立 | 第34-37页 |
| 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 实例分析 | 第38-49页 |
| ·学习样本及结构参数选取 | 第38-39页 |
| ·网络权值阈值优化 | 第39-40页 |
| ·模型的训练及检验 | 第40-46页 |
| ·实例研究 | 第46-48页 |
| ·杭州地铁1号线简介 | 第46-47页 |
| ·杭州地铁1号线运营安全水平评价 | 第47-48页 |
| 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 基于GA-BP网络的地铁运营安全评价模型GUI设计 | 第49-55页 |
| ·主界面的设计及介绍 | 第49-50页 |
| ·GUI应用于地铁运营安全评价研究 | 第50-54页 |
| 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录1 GUI设计代码 | 第58-64页 |
| 附表1 近二十年国外地铁运营事故统计表 | 第64-70页 |
| 附表2 问卷调查表 | 第70-71页 |
| 附表3 样本数据统计表 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |