城市演化与居民分布的复杂问题研究
第一章 绪论 | 第1-24页 |
·研究背景 | 第11-20页 |
·课题来源 | 第11页 |
·我国的城市化道路 | 第11-17页 |
·居民重组与出行分布的复杂问题研究 | 第17-20页 |
·研究目的 | 第20-21页 |
·出现的问题 | 第20-21页 |
·研究目的 | 第21页 |
·研究现状 | 第21-22页 |
·研究思路 | 第22-24页 |
第二章 复杂性科学及城市、交通系统的复杂性 | 第24-43页 |
·系统科学的发展 | 第24-25页 |
·复杂性科学及城市交通系统的复杂性 | 第25-31页 |
·复杂性科学 | 第25-26页 |
·复杂性科学的基本特征 | 第26-28页 |
·城市交通系统的复杂性 | 第28-31页 |
·自组织方法论概述 | 第31-33页 |
·组织——自组织和被组织 | 第31页 |
·自组织概念的方法和方法论意义 | 第31-33页 |
·自组织的条件方法论——耗散结构理论 | 第33-36页 |
·耗散结构理论的方法与思想 | 第33-35页 |
·从稳定性到非稳定型的耗散结构分析方法 | 第35-36页 |
·自组织的动力学方法论——协同学 | 第36-41页 |
·协同学的基本概念和原理 | 第36-38页 |
·协同学处理动力学问题的方法 | 第38-39页 |
·协同学方法论中的绝热方法原理及意义 | 第39-41页 |
·自组织城市 | 第41-43页 |
·耗散城市 | 第41-42页 |
·协同城市 | 第42-43页 |
第三章 城市内部空间结构及形成 | 第43-66页 |
·城市内部空间结构的定义 | 第43-44页 |
·城市内部空间结构的模式与特征 | 第44-49页 |
·城市内部空间结构的模式 | 第44-47页 |
·密度梯度变化曲线 | 第47页 |
·城市内部空间结构的基本特征 | 第47-49页 |
·城市空间结构研究的理论进展 | 第49-52页 |
·城市内部空间结构形成的机理 | 第52-63页 |
·聚集效应 | 第52-54页 |
·地租 | 第54-56页 |
·城市聚集的市场均衡与城市空间结构 | 第56-63页 |
·城市空间结构与交通的关系 | 第63-66页 |
·交通与城市空间结构的相互作用机理 | 第63-65页 |
·交通技术创新与城市空间结构演化的基本规律 | 第65-66页 |
第四章 城市内部空间结构的演化 | 第66-86页 |
·技术进步条件下城市空间结构的演化 | 第66-70页 |
·城市整体技术进步的影响 | 第66页 |
·单个企业技术进步的影响 | 第66-67页 |
·建筑、交通技术发展的影响 | 第67-68页 |
·信息技术发展的影响 | 第68-70页 |
·产业结构升级与城市空间结构的演化 | 第70-72页 |
·城市产业结构及其演化 | 第70-71页 |
·产业结构升级与城市聚集效应和空间结构的演化 | 第71-72页 |
·城市经济增长与城市空间结构的演化 | 第72-76页 |
·投资 | 第72-74页 |
·经济增长的周期性与城市空间结构 | 第74-75页 |
·居民收入变动与城市空间结构的演化 | 第75-76页 |
·经济增长总体上对城市空间结构的影响 | 第76页 |
·知识经济条件下城市空间结构的演化 | 第76-78页 |
·城市空间结构的演化的动力因子 | 第78-81页 |
·城市空间结构的演化的聚集因子 | 第79页 |
·城市空间结构的演化的离散因子 | 第79-81页 |
·建国后我国城市空间结构的演化 | 第81-84页 |
·计划经济时期的城市空间结构 | 第81-83页 |
·社会主义市场经济中的城市空间结构 | 第83-84页 |
·城市空间结构演化的复杂性 | 第84-86页 |
第五章 城市居民分布模型研究 | 第86-102页 |
·影响居住选址的相关因素分析 | 第86-87页 |
·基于消费理论的居民分布模型 | 第87-90页 |
·基于消费成本的决策分析 | 第87-88页 |
·基于无差异曲线的决策分析 | 第88-89页 |
·居民分布模型的确定 | 第89-90页 |
·基于Langevin 方程的居民分布模型 | 第90-98页 |
·不包含二次项的模型 | 第91-94页 |
·包含二次项的模型 | 第94-98页 |
·城市居民分布模型实例分析 | 第98-102页 |
·日本东京人口空间分布特点及变动趋势 | 第98-100页 |
·我国主要城市人口空间分布状况 | 第100-102页 |
第六章 城市居民出行分布模型研究 | 第102-117页 |
·模拟电子云居民出行分布模型 | 第102-109页 |
·模拟电子云模型 | 第102-103页 |
·长春市居民小区不同目的出行分布研究 | 第103-109页 |
·模型应用 | 第109页 |
·基于最大信息熵原理的居民出行分布模型 | 第109-117页 |
·问题的提出 | 第109-110页 |
·最大信息熵原理 | 第110-113页 |
·居民出行分布信息熵模型的建立 | 第113-114页 |
·系统分布熵方法的确定 | 第114-115页 |
·应用算例 | 第115-117页 |
第七章 结论与展望 | 第117-119页 |
·论文完成的主要工作 | 第117页 |
·本文取得的主要进展 | 第117-118页 |
·需要进一步研究的理论问题 | 第118-119页 |
参考文献 | 第119-126页 |
攻读博士学位期间发表论文及参加科研项目 | 第126-127页 |
致谢 | 第127-128页 |
摘要 | 第128-131页 |
ABSTRACT | 第131-134页 |