| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4 研究思路 | 第19-20页 |
| 1.5 技术路线 | 第20-21页 |
| 2 城市轨道交通车站设施服务水平调查 | 第21-29页 |
| 2.1 设施布局调查 | 第21-22页 |
| 2.2 客流数据调查 | 第22-25页 |
| 2.2.1 客流调查内容 | 第22-23页 |
| 2.2.2 客流调查方式 | 第23-25页 |
| 2.3 乘客满意度调查 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-29页 |
| 3 城市轨道交通车站设施服务指标分析 | 第29-45页 |
| 3.1 设施网络分析 | 第29-30页 |
| 3.2 服务指标参数分析 | 第30-34页 |
| 3.2.1 通道 | 第31-32页 |
| 3.2.2 楼扶梯 | 第32-33页 |
| 3.2.3 站台 | 第33-34页 |
| 3.3 服务水平基础指标划分 | 第34-42页 |
| 3.3.1 满意度与评价指标的关联方法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 满意度调查统计 | 第36-38页 |
| 3.3.3 评价指标分级计算 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-45页 |
| 4 基于马尔科夫的设施服务水平评价云模型 | 第45-75页 |
| 4.1 云模型理论 | 第45-51页 |
| 4.1.1 基础定义 | 第45-47页 |
| 4.1.2 服务水平正态云模型及运算规则 | 第47-50页 |
| 4.1.6 服务水平正态云性质 | 第50-51页 |
| 4.2 服务水平标准云模型构建 | 第51-57页 |
| 4.2.1 标准云模型构建 | 第51-53页 |
| 4.2.2 算例验证 | 第53-57页 |
| 4.3 服务水平辨识云模型判定 | 第57-63页 |
| 4.3.1 辨识云模型构建 | 第57-58页 |
| 4.3.2 相似度计算 | 第58-59页 |
| 4.3.3 算例验证 | 第59-63页 |
| 4.4 基于马尔科夫动态转移的服务水平分析 | 第63-70页 |
| 4.4.1 理论模型 | 第63-66页 |
| 4.4.2 状态预测 | 第66页 |
| 4.4.3 算例验证 | 第66-70页 |
| 4.5 设施网络服务水平 | 第70-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-75页 |
| 5 北京地铁西直门站设施服务水平Anylogic仿真评价分析 | 第75-89页 |
| 5.1 车站仿真基础 | 第75-76页 |
| 5.1.1 西直门站介绍 | 第75页 |
| 5.1.2 西直门站数据 | 第75-76页 |
| 5.2 车站Anylogic仿真设置 | 第76-78页 |
| 5.2.1 仿真环境搭建 | 第76-78页 |
| 5.2.2 模拟仿真运行 | 第78页 |
| 5.3 车站运营Anylogic模拟输出分析 | 第78-87页 |
| 5.3.1 西直门车站客运信息 | 第79页 |
| 5.3.2 各区域设施服务水平评估 | 第79-83页 |
| 5.3.3 车站设施网络服务水平评估 | 第83-87页 |
| 5.4 本章小结 | 第87-89页 |
| 6 总结与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 研究结论 | 第89页 |
| 6.2 研究展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第95-99页 |
| 学位论文数据集 | 第99页 |