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城市购物中心布局优化及其交通影响评价研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-13页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 国内外研究进展第10-12页
        1.1.3 研究的目的和意义第12-13页
    1.2 研究思路和论文构成第13-15页
        1.2.1 研究思路第13-14页
        1.2.2 论文结构和章节安排第14-15页
2 城市购物中心布局影响因素研究第15-21页
    2.1 商业土地利用的特点第15-18页
    2.2 影响购物中心布局的主要因素第18-19页
    2.3 购物中心布局与交通的相互关系第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
3 城市购物中心客流/交通需求预测方法研究第21-35页
    3.1 城市居民购物出行特征调查和分析第21-25页
    3.2 购物中心选择(客流预测)模型第25-29页
        3.2.1 MCI模型基本原理第26页
        3.2.2 MCI模型变量确定和参数标定方法第26-27页
        3.2.3 大连市购物中心选择MCI模型建立与参数标定第27-29页
    3.3 购物交通方式选择模型第29-33页
        3.3.1 影响居民购物交通方式选择的因素第29页
        3.3.2 非集计交通方式选择模型第29-30页
        3.3.3 MNL模型的标定方法第30-31页
        3.3.4 大连市居民购物交通方式选择MNL模型建模与参数标定第31-33页
    3.4 购物交通量分配方法第33-34页
        3.4.1 用户平衡交通量分配(UE)模型第33-34页
        3.4.2 UE模型的求解算法第34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 城市购物中心布局优化方法研究第35-52页
    4.1 设施布局优化模型基本原理第35-37页
        4.1.1 P-中值问题第35页
        4.1.2 空间竞争布局模型第35-37页
    4.2 购物中心布局优化建模第37-39页
        4.2.1 基于道路网络的城市购物中心布局优化建模第37-38页
        4.2.2 基于超级网络的城市购物中心布局优化建模第38-39页
    4.3 购物中心布局优化模型求解算法第39-43页
        4.3.1 遗传算法(GA)基本原理第39-40页
        4.3.2 GA的运行参数控制策略第40-41页
        4.3.3 求解购物中心布局优化模型的GA设计第41-43页
    4.4 数值试验:大连市中心城区购物中心布局优化第43-52页
        4.4.1 研究数据第43-46页
        4.4.2 优化模型建立和参数标定第46-47页
        4.4.3 优化结果及分析第47-50页
        4.4.4 模型参数灵敏度分析第50-51页
        4.4.5 本章小结第51-52页
5 城市购物中心布局交通影响评价研究第52-68页
    5.1 购物交通影响评价的总体思路第52-53页
    5.2 购物交通影响评价数据准备和OD生成第53-56页
        5.2.1 路网建立第53-54页
        5.2.2 购物OD矩阵推求第54页
        5.2.3 背景OD矩阵推求第54-55页
        5.2.4 全目的OD矩阵生成第55-56页
    5.3 评价指标值计算第56-57页
    5.4 路网服务水平指数计算第57-64页
        5.4.1 层次分析法基本原理第57-60页
        5.4.2 路网服务水平指数计算模型建立第60-64页
    5.5 大连市购物中心布局交通影响评价第64-67页
        5.5.1 大连市2003年购物中心布局交通影响评价第64-65页
        5.5.2 经模型Ⅰ(道路网)优化后的购物中心布局交通影响评价第65-66页
        5.5.3 经模型Ⅱ(超级网络)优化后的购物中心布局交通影响评价第66-67页
        5.5.4 评价结果分析第67页
    5.6 本章小结第67-68页
6 总结与展望第68-70页
    6.1 论文研究成果与创新性第68-69页
    6.2 进一步的研究方向与展望第69-70页
参考文献第70-75页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第75-76页
致谢第76-77页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第77页

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