| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-12页 |
| ·论文研究的背景 | 第8-10页 |
| ·论文研究的意义 | 第10-12页 |
| ·国内外停车诱导信息系统的研究和应用 | 第12-17页 |
| ·国外停车诱导信息系统的研究和应用 | 第12-14页 |
| ·国内停车诱导信息系统的研究和应用 | 第14-17页 |
| ·本节小结 | 第17页 |
| ·论文的研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文的工作路线 | 第18-20页 |
| 第二章 停车选择评价指标研究 | 第20-26页 |
| ·停车设施选择评价指标的筛选 | 第20-22页 |
| ·主要备选评价指标摘录 | 第20页 |
| ·备选评价指标的归类 | 第20-21页 |
| ·评价指标的分析及选择 | 第21-22页 |
| ·停车选择行为研究 | 第22-26页 |
| ·停车意向问卷调查 | 第22-23页 |
| ·停车选择行为研究 | 第23-26页 |
| 第三章 停车设施选择的影响因素分析 | 第26-37页 |
| ·步行距离影响因素分析 | 第26-27页 |
| ·国内外步行距离影响因素分析 | 第26-27页 |
| ·步行距离评价指标的量化 | 第27页 |
| ·行程时间影响因素分析 | 第27-31页 |
| ·路段上的行驶时间 | 第28-29页 |
| ·交叉口处的延误 | 第29-30页 |
| ·本节小结 | 第30-31页 |
| ·停车成本影响因素分析 | 第31-36页 |
| ·停车设施收费 | 第31-32页 |
| ·行车油耗费用 | 第32-35页 |
| ·本节小结 | 第35-36页 |
| ·其它影响因素 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 面向用户的出行前停车选择模型研究 | 第37-59页 |
| ·面向用户的出行前子系统的构建 | 第37-38页 |
| ·模型研究的意义 | 第38页 |
| ·模型研究的思路 | 第38-40页 |
| ·模型建立的前提条件 | 第40-41页 |
| ·模型的建立 | 第41-44页 |
| ·模型的求解 | 第44-57页 |
| ·各评价指标最优化的算法 | 第45-48页 |
| ·各评价指标基于负理想方案的主客观组合赋权 | 第48-51页 |
| ·首选停车设施的择选—灰熵决策方法的研究与改进 | 第51-54页 |
| ·停车设施的验证—基于BP神经网络的停车位占有率预测 | 第54-57页 |
| ·模型的评价 | 第57-59页 |
| 第五章 实例验证与分析 | 第59-66页 |
| ·停车设施初选 | 第59-60页 |
| ·停车设施首选 | 第60-65页 |
| ·各项评价指标的计算 | 第60-62页 |
| ·各评价指标的组合赋权 | 第62-63页 |
| ·最优方案的确定 | 第63-65页 |
| ·停车设施终选 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录A 出行前停车意向抽样调查问询试卷 | 第72-73页 |
| 附录B 面向用户的出行前停车选择模型算法的MATLAB主程序 | 第73-76页 |
| 附录C 用BP神经网络进行停车位占有率预测的MATLAB程序 | 第76-78页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第78页 |
