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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

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