数据驱动的公交系统感知分析和线路优化
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 研究意义 | 第17-19页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第19页 |
| 1.5 论文创新点 | 第19-20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 2 研究框架、数据集及数据预处理 | 第21-33页 |
| 2.1 研究框架 | 第21-24页 |
| 2.2 数据集 | 第24-26页 |
| 2.3 数据预处理 | 第26-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 车辆运营状态感知和预测研究 | 第33-49页 |
| 3.1 引言 | 第33-35页 |
| 3.2 车辆运营状态感知 | 第35-42页 |
| 3.3 车辆到站时间预测 | 第42-44页 |
| 3.4 方法评估 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 公交客流感知分析及站点客流预测 | 第49-79页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 乘客上车站点匹配 | 第50-52页 |
| 4.3 乘客下车站点估计 | 第52-56页 |
| 4.4 站点短时客流预测 | 第56-64页 |
| 4.5 客流估计算法和站点客流预测算法效果评估 | 第64-71页 |
| 4.6 客流分析 | 第71-78页 |
| 4.7 本章小结 | 第78-79页 |
| 5 公交线路优化和效果评估 | 第79-107页 |
| 5.1 引言 | 第79-81页 |
| 5.2 定制公交需求分析及模型建立 | 第81-84页 |
| 5.3 拟开线路客流预估 | 第84-95页 |
| 5.4 线路的生成 | 第95-106页 |
| 5.5 本章小结 | 第106-107页 |
| 6 总结与展望 | 第107-109页 |
| 6.1 本文主要研究成果 | 第107-108页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-119页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第119页 |
