| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 主要符号说明 | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3.1 城市轨道交通票价模型 | 第9-10页 |
| 1.3.2 基于双层规划理论的票价模型 | 第10-11页 |
| 1.3.3 累积前景理论 | 第11-14页 |
| 1.4 研究内容和研究思路 | 第14-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 第二章 累积前景理论 | 第17-22页 |
| 2.1 累积前景理论的形成与发展 | 第17-18页 |
| 2.2 累积前景理论决策框架 | 第18-21页 |
| 2.2.1 参考点依赖效应 | 第18页 |
| 2.2.2 价值函数 | 第18-19页 |
| 2.2.3 累积决策权重函数 | 第19-20页 |
| 2.2.4 累积前景值计算 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 双层规划模型的上层规划 | 第22-28页 |
| 3.1 城市轨道交通票价影响因素 | 第22-23页 |
| 3.2 基本假设 | 第23页 |
| 3.3 上层规划模型建立 | 第23-27页 |
| 3.3.1 常规公交企业利润函数 | 第23-24页 |
| 3.3.2 城市轨道交通企业利润函数 | 第24-26页 |
| 3.3.3 上层规划模型 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 双层规划模型的下层规划 | 第28-36页 |
| 4.1 出行方式选择的影响因素 | 第28-29页 |
| 4.2 广义出行费用函数 | 第29-31页 |
| 4.2.1 时间价值转化系数 | 第29页 |
| 4.2.2 出行时间成本 | 第29-30页 |
| 4.2.3 舒适度成本 | 第30-31页 |
| 4.2.4 广义出行费用函数 | 第31页 |
| 4.3 基于累积前景理论的居民出行方式选择 | 第31-33页 |
| 4.3.1 内生参考点 | 第31-32页 |
| 4.3.2 出行前景效用 | 第32-33页 |
| 4.4 下层规划模型 | 第33-35页 |
| 4.4.1 基于累积前景理论的居民出行方式选择下层规划模型 | 第33-34页 |
| 4.4.2 下层模型的求解步骤 | 第34-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 基于累积前景理论的城市轨道交通票价双层规划模型及算法 | 第36-41页 |
| 5.1 基于累积前景理论的城市轨道交通票价双层规划模型 | 第36-37页 |
| 5.2 模型求解 | 第37-40页 |
| 5.2.1 遗传算法概述 | 第37-39页 |
| 5.2.2 遗传算法求解步骤 | 第39-40页 |
| 5.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 算例分析 | 第41-52页 |
| 6.1 A市轨道交通概况 | 第41-42页 |
| 6.2 模型参数说明及求解 | 第42-44页 |
| 6.2.1 下层模型中参数取值说明 | 第42-44页 |
| 6.2.2 上层模型中参数取值说明 | 第44页 |
| 6.3 城市轨道交通票价制定策略 | 第44-51页 |
| 6.3.1 算例结果 | 第44-45页 |
| 6.3.2 城市轨道交通票价制定策略 | 第45-51页 |
| 6.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第七章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 7.1 主要工作回顾 | 第52页 |
| 7.2 可能的创新点 | 第52-53页 |
| 7.3 不足与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 遗传算法MATLAB代码 | 第57-61页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
