| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 依托课题 | 第15页 |
| 1.2 研究背景 | 第15-24页 |
| 1.2.1 交通诱导系统发展现状与趋势 | 第15-20页 |
| 1.2.2 交通诱导系统关键技术发展趋势 | 第20页 |
| 1.2.3 动态交通分配理论研究现状与趋势 | 第20-22页 |
| 1.2.4 动态路径选择模型研究现状与趋势 | 第22-24页 |
| 1.3 研究目的 | 第24页 |
| 1.4 研究内容 | 第24-26页 |
| 1.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 多源交通信息条件下出行者路径选择行为分析 | 第27-47页 |
| 2.1 多源交通信息内涵与外延 | 第27-30页 |
| 2.1.1 多源交通信息的基本概念 | 第27页 |
| 2.1.2 多源交通信息的基本类别 | 第27-29页 |
| 2.1.3 多源交通信息的特征分析 | 第29-30页 |
| 2.2 多源交通信息系统构成 | 第30-31页 |
| 2.3 出行者对多源交通信息的需求特征分析 | 第31-36页 |
| 2.3.1 多源交通信息服务领域与主要用户 | 第32-35页 |
| 2.3.2 出行者目的地信息需求特征分析 | 第35页 |
| 2.3.3 出行者出行方式及路径信息需求特征分析 | 第35-36页 |
| 2.3.4 出行者出发时刻信息需求特征分析 | 第36页 |
| 2.4 出行者路径选择行为研究思想与条件假设 | 第36-40页 |
| 2.4.1 信息条件下的准用户最优动态交通分配理论 | 第37-38页 |
| 2.4.2 出行者路径选择行为影响因素分析 | 第38-40页 |
| 2.4.3 出行者路径选择行为研究假设条件 | 第40页 |
| 2.5 不同信息强度下的出行者路径选择行为研究 | 第40-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 出行前动态路径选择模型与方法研究 | 第47-77页 |
| 3.1 基于前景理论的出行前静态路径规划模型 | 第47-54页 |
| 3.1.1 先验信息下基于前景理论的路径选择模型 | 第48-51页 |
| 3.1.2 不确定性信息下基于累积前景理论的路径选择模型 | 第51-54页 |
| 3.2 常态下考虑行程时间可靠性约束的动态路径选择模型 | 第54-69页 |
| 3.2.1 常态交通下出行前动态路径选择问题提出 | 第54页 |
| 3.2.2 常态交通下出行前动态路径选择目标函数建立 | 第54-59页 |
| 3.2.3 常态交通下出行前动态路径选择模型建立及求解 | 第59-67页 |
| 3.2.4 模型及其算法的实例验证 | 第67-69页 |
| 3.3 非常态下基于事件影响实时估计的动态路径选择模型 | 第69-76页 |
| 3.3.1 基于路线复杂度考虑的应急疏散路径选择模型 | 第70-72页 |
| 3.3.2 基于通行安全性考虑的应急疏散路径选择模型 | 第72-74页 |
| 3.3.3 基于事件影响实时估计的应急疏散路径选择模型 | 第74-76页 |
| 3.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第四章 换乘行为影响下的公交路径选择模型与方法 | 第77-95页 |
| 4.1 换乘条件下公交网络变换方法 | 第77-82页 |
| 4.1.1 公交网络常规表示方法 | 第77-80页 |
| 4.1.2 基于公交票价与线路运行时间转化的网络变换方法 | 第80-81页 |
| 4.1.3 基于最优路线分析的公交换乘网络变换方法 | 第81-82页 |
| 4.2 常态换乘条件下基于κ路径的公交路径选择模型 | 第82-85页 |
| 4.2.1 基于Dijkstra算法求解网络最短路问题 | 第83-84页 |
| 4.2.2 传统最短路算法不适用于求解公交网络优化问题 | 第84页 |
| 4.2.3 求解K条公交网络最优路径的算法及其实现 | 第84-85页 |
| 4.3 随机网络下考虑换乘等待时间的公交路径选择模型 | 第85-88页 |
| 4.3.1 随机网络技术在交通领域的应用 | 第85-86页 |
| 4.3.2 基于随机网络的公交路径选择模型 | 第86-88页 |
| 4.4 非常态下基于时间扩展网络的应急公交路径选择模型 | 第88-93页 |
| 4.4.1 非常态下时间扩展公交网络研究思路 | 第88-89页 |
| 4.4.2 基于时间扩展的公交疏散路径选择模型 | 第89-93页 |
| 4.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 第五章 基于行程时间实时预测的自适应路径选择模型 | 第95-117页 |
| 5.1 路段行程时间短时预测方法研究 | 第95-102页 |
| 5.1.1 道路间断流特性分析 | 第96-97页 |
| 5.1.2 路段行程时间参数估计方法 | 第97-100页 |
| 5.1.3 路段行程时间自适应指数平滑预测方法 | 第100-102页 |
| 5.2 动态路段行程时间函数研究 | 第102-106页 |
| 5.3 基于蚁群算法的路径自适应选择方法 | 第106-113页 |
| 5.3.1 蚁群算法原理 | 第106-110页 |
| 5.3.2 出行中动态路径选择研究假设条件 | 第110页 |
| 5.3.3 传统基于蚁群算法的路径自适应选择模型 | 第110-112页 |
| 5.3.4 改进后的路径自适应选择模型 | 第112-113页 |
| 5.4 算例设计与分析 | 第113-114页 |
| 5.5 本章小结 | 第114-117页 |
| 第六章 总结与展望 | 第117-121页 |
| 6.1 论文主要研究内容 | 第117-118页 |
| 6.2 论文主要创新点 | 第118-119页 |
| 6.3 论文研究内容展望 | 第119-121页 |
| 参考文献 | 第121-129页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第129-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
