| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 城市轨道交通网络路径选择与搜索及客流分配 | 第15-17页 |
| 1.2.2 网络客流疏导 | 第17-18页 |
| 1.3 课题的研究目标 | 第18页 |
| 1.4 研究内容及理论基础 | 第18-19页 |
| 1.5 拟采取的研究方法、技术路线 | 第19-21页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第20-21页 |
| 1.6 课题的创新性 | 第21-22页 |
| 第2章 城市轨道交通大客流及疏导方式研究 | 第22-33页 |
| 2.1 大客流的含义及分级 | 第22-24页 |
| 2.1.1 大客流的含义 | 第22-23页 |
| 2.1.2 大客流分级 | 第23-24页 |
| 2.2 现行疏导措施 | 第24-27页 |
| 2.2.1 列车运行组织优化 | 第24-26页 |
| 2.2.2 客流控制 | 第26-27页 |
| 2.3 乘客路径选择干预措施及可行性研究 | 第27-33页 |
| 2.3.1 运营者路网客流信息获取方式 | 第29-30页 |
| 2.3.2 乘客路径选择干预措施 | 第30-32页 |
| 2.3.3 新型信息发布渠道的传播效果 | 第32-33页 |
| 第3章 城市轨道交通有效路径选择及算法 | 第33-44页 |
| 3.1 城市轨道交通网络描述 | 第33-34页 |
| 3.1.1 城市轨道交通网络组成 | 第33页 |
| 3.1.2 城市轨道交通网络的拓扑描述 | 第33-34页 |
| 3.2 有效路径 | 第34-37页 |
| 3.3 有效路径的算法 | 第37-41页 |
| 3.3.1 最短路径算法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 有效路径算法 | 第39-41页 |
| 3.4 有效路径搜索算法实现 | 第41-44页 |
| 第4章 城市轨道交通客流分配改进模型 | 第44-55页 |
| 4.1 路径选择影响因素分析 | 第44-46页 |
| 4.1.1 确定性因素 | 第44-45页 |
| 4.1.2 不确定性因素 | 第45-46页 |
| 4.2 阻抗模型的建立 | 第46-48页 |
| 4.2.1 区段阻抗 | 第46-47页 |
| 4.2.2 换乘阻抗 | 第47-48页 |
| 4.2.3 票价阻抗 | 第48页 |
| 4.3 大客流情况下阻抗模型 | 第48-50页 |
| 4.3.1 区间拥挤阻抗 | 第49页 |
| 4.3.2 换乘延迟阻抗 | 第49-50页 |
| 4.4 综合阻抗函数 | 第50-51页 |
| 4.5 基于Logit模型的客流分配 | 第51-52页 |
| 4.6 客流分配模型的仿真实现 | 第52-55页 |
| 第5章 高峰时段下客流疏导仿真算例 | 第55-71页 |
| 5.1 成都地铁线网背景概述 | 第55-58页 |
| 5.1.1 线网结构概述 | 第55页 |
| 5.1.2 线网客流量及分布特征 | 第55-58页 |
| 5.2 客流仿真程序设计目标及参数设定 | 第58-61页 |
| 5.2.1 程序目标 | 第58-59页 |
| 5.2.2 仿真程序变量设置 | 第59-61页 |
| 5.3 仿真程序数据来源 | 第61页 |
| 5.4 客流仿真结果 | 第61-71页 |
| 5.4.1 正常路网高峰仿真结果 | 第61-65页 |
| 5.4.2 干预路径选择仿真结果 | 第65-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71页 |
| 6.2 不足与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录一 | 第78-81页 |
| 附录二 | 第81-101页 |
| 附录三 | 第101-102页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第102页 |