基于数据挖掘的城市轨道交通换乘客流路径选择研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究目的与意义 | 第12页 |
| ·本课题的研究内容和方法 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 轨道交通客流分配相关问题研究 | 第15-23页 |
| ·轨道交通客流特征分析 | 第15-17页 |
| ·轨道交通客流的时段和空间不均衡性 | 第15-16页 |
| ·轨道交通乘客路径选择行为概述 | 第16-17页 |
| ·无障碍换乘客流分配影响到的客流指标 | 第17页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第17-19页 |
| ·轨道交通无障碍换乘客流分析的主要步骤 | 第19-22页 |
| ·客流数据预处理 | 第19页 |
| ·OD 路径基准时间 | 第19-20页 |
| ·初始化路由选择 | 第20页 |
| ·OD 客流的聚类分析概述 | 第20-21页 |
| ·聚类的不适应性处理 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于时段划分的客流路径选择模型 | 第23-34页 |
| ·OD 可行路径集计算 | 第23-26页 |
| ·K 短路径算法 | 第23-25页 |
| ·线路路由算法 | 第25页 |
| ·可行路径计算参数 | 第25-26页 |
| ·可行路径输出需求 | 第26页 |
| ·高峰时段区间划分 | 第26-29页 |
| ·算法描述 | 第27-28页 |
| ·算法求解 | 第28-29页 |
| ·应用步骤 | 第29页 |
| ·通勤时间聚类分析 | 第29-31页 |
| ·样本类和路径基准通行时间处理 | 第29-30页 |
| ·聚类分析过程 | 第30-31页 |
| ·客流处理步骤 | 第31页 |
| ·吸引权系数法模型 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 对北京轨道交通客流进行实例分析 | 第34-50页 |
| ·OD 无障碍换乘路径计算 | 第34-36页 |
| ·轨道交通客流峰值区间划分 | 第36-40页 |
| ·工作日峰值区间划分 | 第36-38页 |
| ·节假日峰值区间划分 | 第38-40页 |
| ·通勤时间聚类分析 | 第40-44页 |
| ·基准通行时间计算 | 第40-41页 |
| ·时段聚类分析 | 第41-42页 |
| ·全天聚类分析 | 第42-44页 |
| ·吸引权系数法计算 | 第44-46页 |
| ·结果分析及知识发现 | 第46-49页 |
| ·不同日期峰值区间 | 第46页 |
| ·时段与全天基准通行时间 | 第46-47页 |
| ·时段聚类与全天聚类对比 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-53页 |
| ·主要工作总结 | 第50-51页 |
| ·后续研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |
