| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第11-14页 |
| 第二章 城市轨道交通客流分析 | 第14-30页 |
| 2.1 客流概述 | 第14页 |
| 2.2 客流统计分析 | 第14-16页 |
| 2.3 客流特性分析 | 第16-29页 |
| 2.3.1 车站客流特性分析 | 第16-22页 |
| 2.3.2 断面客流特征分析 | 第22-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 城市轨道交通短时客流预测 | 第30-46页 |
| 3.1 短时客流预测方法概述 | 第30-32页 |
| 3.2 车站短时客流预测 | 第32-38页 |
| 3.2.1 小波-ARIMA | 第32-34页 |
| 3.2.2 预测模型构建 | 第34-35页 |
| 3.2.3 模型设计与检验 | 第35-38页 |
| 3.3 断面短时客流预测 | 第38-44页 |
| 3.3.1 小波神经网络 | 第38-40页 |
| 3.3.2 预测模型构建 | 第40-41页 |
| 3.3.3 模型设计与检验 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于短时客流预测的城市轨道交通运营组织 | 第46-57页 |
| 4.1 基于短时客流预测的车站客流组织 | 第46-50页 |
| 4.1.1 基于短时客流预测的车站客流组织优化思路 | 第46-47页 |
| 4.1.2 车站客流组织优化方法 | 第47-50页 |
| 4.2 基于短时客流预测的行车组织 | 第50-55页 |
| 4.2.1 基于短时客流预测的行车组织优化思路 | 第50-51页 |
| 4.2.2 全日行车计划的编制 | 第51-53页 |
| 4.2.3 列车交路方案的编制 | 第53-54页 |
| 4.2.4 行车组织优化方法 | 第54-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 实例分析 | 第57-68页 |
| 5.1 西安地铁二号线概况 | 第57-58页 |
| 5.1.1 基本情况 | 第57页 |
| 5.1.2 运营组织现状 | 第57-58页 |
| 5.2 短时客流预测结果 | 第58-61页 |
| 5.2.1 车站客流预测结果 | 第58-59页 |
| 5.2.2 断面客流预测结果 | 第59-61页 |
| 5.3 运营组织优化 | 第61-67页 |
| 5.3.1 车站客流组织优化 | 第61-62页 |
| 5.3.2 行车组织优化 | 第62-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 | 第73-75页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |