摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-16页 |
1.1 研究背景 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.2.1 公交信息化发展研究 | 第12页 |
1.2.2 城市公交规划方法的研究 | 第12-13页 |
1.2.3 公交线网评价研究 | 第13页 |
1.2.4 遗传算法在优化公交发车间隔中的应用研究 | 第13-14页 |
1.2.5 基于Logit模型的居民出行行为分析研究 | 第14页 |
1.3 研究目的 | 第14页 |
1.4 论文主要内容及技术路线 | 第14-16页 |
第2章 公交生命周期信息化发展模型 | 第16-22页 |
2.1 构建信息化发展模型 | 第16-18页 |
2.2 公交建设的信息化发展模型四步骤 | 第18-21页 |
2.2.1 公交线网组织结构模式规划 | 第18页 |
2.2.2 公交线路及场站设计 | 第18-19页 |
2.2.3 线路开通 | 第19-20页 |
2.2.4 公交运营及调整 | 第20-21页 |
2.3 本章小结 | 第21-22页 |
第3章 城市公交的设计 | 第22-34页 |
3.1 公交现状分析 | 第22-28页 |
3.1.1 线路现状分析 | 第22-25页 |
3.1.2 公交网络现状分析 | 第25页 |
3.1.3 运营现状分析 | 第25-28页 |
3.2 公交线网规划 | 第28-29页 |
3.3 公交线路及场站设计 | 第29-31页 |
3.4 公交线网问题诊断 | 第31-33页 |
3.4.1 建立公交线网问题诊断体系 | 第31-32页 |
3.4.2 提出诊断指标标准 | 第32-33页 |
3.5 本章小结 | 第33-34页 |
第4章 城市公交的运营与调整 | 第34-45页 |
4.1 公交线路布局及运营方式调整方法[38] | 第34-38页 |
4.1.1 线路布局调整方法 | 第34-37页 |
4.1.2 线路运营规划体系 | 第37-38页 |
4.2 城市公交线路调整步骤 | 第38-39页 |
4.3 规划实例-以103路公交为例 | 第39-42页 |
4.3.1 客流特征分析 | 第39页 |
4.3.2 交通小区问题诊断 | 第39-41页 |
4.3.3 公交线路诊断 | 第41页 |
4.3.4 线路调整 | 第41-42页 |
4.4 城市公交线网评价 | 第42-44页 |
4.4.1 线路各指标评价 | 第42-43页 |
4.4.2 公交网络各项指标评价 | 第43-44页 |
4.5 本章小结 | 第44-45页 |
第5章 公交发车间隔优化 | 第45-54页 |
5.1 遗传算法基本原理 | 第45-46页 |
5.2 目标函数确定 | 第46-47页 |
5.3 模型建立 | 第47-48页 |
5.3.1 编码与解码 | 第47-48页 |
5.3.2 约束条件及适应度函数 | 第48页 |
5.4 发车间隔优化 | 第48-53页 |
5.4.1 算法实现 | 第48-50页 |
5.4.2 模型优化 | 第50-53页 |
5.5 本章小结 | 第53-54页 |
第6章 乘客对大站快车出行方式选择意愿分析 | 第54-63页 |
6.1 Logit模型基本原理 | 第54-55页 |
6.2 调查设计及数据初步整理 | 第55-58页 |
6.2.1 调查设计 | 第55-56页 |
6.2.2 调查数据整理 | 第56-58页 |
6.3 Logit模型的建立 | 第58-60页 |
6.3.1 建立特性变量数据结构 | 第58-59页 |
6.3.2 模型参数标定 | 第59-60页 |
6.4 模型应用 | 第60-62页 |
6.4.1 分担率预测 | 第60页 |
6.4.2 弹性分析 | 第60-61页 |
6.4.3 大站快车站点布设 | 第61-62页 |
6.5 本章小结 | 第62-63页 |
第7章 结论与展望 | 第63-65页 |
7.1 研究成果与结论 | 第63-64页 |
7.2 研究展望 | 第64-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-69页 |
附录 1 | 第69-72页 |
附录 2 | 第72-75页 |
附录 3 | 第75-77页 |
作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第77-78页 |