| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图清单 | 第8-9页 |
| 表清单 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·选题背景 | 第10-12页 |
| ·研究目的与意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·交通需求预测的研究现状 | 第13-14页 |
| ·交通站点（枢纽）理论研究现状 | 第14-16页 |
| ·交通事件持续时间研究现状 | 第16页 |
| ·文献述评 | 第16页 |
| ·文章主要内容安排 | 第16-17页 |
| ·本文的创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 需求冲击对交通站点的影响分析 | 第19-28页 |
| ·交通系统的构成 | 第19-20页 |
| ·交通站点的概念、功能及特征 | 第20-21页 |
| ·交通站点的概念 | 第20页 |
| ·交通站点的功能 | 第20-21页 |
| ·交通站点的聚集效应分析 | 第21页 |
| ·交通供给与交通需求分析 | 第21-24页 |
| ·交通需求的概念及影响因素分析 | 第22-23页 |
| ·交通供给的概念及影响因素分析 | 第23-24页 |
| ·交通需求冲击的概念及种类划分 | 第24-26页 |
| ·交通需求冲击的内涵 | 第24页 |
| ·交通需求冲击的种类划分 | 第24-26页 |
| ·需求冲击对交通站点客流的影响 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 信息诱导下交通站点恢复时间的极大熵模型 | 第28-39页 |
| ·系统描述及其假设 | 第28-29页 |
| ·客流量预测 | 第29页 |
| ·运输能力预测 | 第29-30页 |
| ·转移概率的极大熵模型 | 第30-36页 |
| ·广义费用的测度 | 第30-32页 |
| ·等待概率 | 第32-33页 |
| ·极大熵模型的构建 | 第33-36页 |
| ·滞留量计算 | 第36-37页 |
| ·正常恢复指标及计算步骤 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 不完全信息下交通站点恢复时间的元胞自动机模型 | 第39-47页 |
| ·信息闭塞环境下个体行为特性 | 第39-40页 |
| ·元胞自动机模型 | 第40-45页 |
| ·元胞自动机的组成 | 第40-41页 |
| ·演化模型构建 | 第41-45页 |
| ·仿真步骤 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 案例研究 | 第47-57页 |
| ·兰州雪灾概述 | 第47-48页 |
| ·信息诱导情形下的案例分析 | 第48-51页 |
| ·不完全信息环境的案例仿真与分析 | 第51-53页 |
| ·系统初始状态设置 | 第51-52页 |
| ·结果分析 | 第52-53页 |
| ·诱导信息对决策行为的影响 | 第53-56页 |
| ·站点信息对放弃出行比例的影响 | 第53-55页 |
| ·站点信息对转移量的影响 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·主要研究成果和结论 | 第57-58页 |
| ·进一步研究和展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士期间的研究成果及论文发表情况 | 第64页 |