| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 组织框架 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 2 国内外研究现状及定制公交运营现状 | 第19-37页 |
| 2.1 国内外研究现状 | 第19-29页 |
| 2.1.1 定制公交研究现状 | 第19-22页 |
| 2.1.2 OD获取方法研究 | 第22-26页 |
| 2.1.3 公交线网优化研究 | 第26-29页 |
| 2.2 定制公交基本涵义及特点 | 第29-31页 |
| 2.2.1 定制公交基本涵义 | 第30页 |
| 2.2.2 定制公交特点 | 第30-31页 |
| 2.3 定制公交运营现状分析 | 第31-33页 |
| 2.3.1 商务班车运营现状 | 第32-33页 |
| 2.3.2 快速公交干线运营现状 | 第33页 |
| 2.4 定制公交现状问题分析 | 第33-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 基于IC卡数据的客流OD获取方法研究 | 第37-63页 |
| 3.1 常规公交数据 | 第37-40页 |
| 3.1.1 IC卡数据采集 | 第37-38页 |
| 3.1.2 数据基本结构 | 第38-40页 |
| 3.2 数据处理 | 第40-53页 |
| 3.2.1 刷卡数据预处理 | 第40-45页 |
| 3.2.2 基于公交出行链的乘客出行起讫站点号确定 | 第45-48页 |
| 3.2.3 基于IC卡数据的刷卡量统计方法 | 第48-51页 |
| 3.2.4 站点站号匹配方法 | 第51页 |
| 3.2.5 基于刷卡统计量的OD站点识别方法 | 第51-53页 |
| 3.3 出行空间分布特征分析 | 第53-61页 |
| 3.3.1 出发点与吸引点分布特征 | 第53-56页 |
| 3.3.2 站点出发量吸引量特征 | 第56-57页 |
| 3.3.3 出行距离特征 | 第57-58页 |
| 3.3.4 客流源汇区 | 第58-60页 |
| 3.3.5 OD客流分布特征 | 第60-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 4 基于IC卡数据的定制公交线路优化模型及算法 | 第63-81页 |
| 4.1 IC卡数据在定制公交线路优化中的应用 | 第63-65页 |
| 4.1.1 定制公交线路优化考虑因素 | 第63-64页 |
| 4.1.2 定制公交线路优化与常规公交线路优化的区别 | 第64页 |
| 4.1.3 基于IC卡数据定制公交线路优化框架 | 第64-65页 |
| 4.2 问题描述与模型假设 | 第65-67页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第65-66页 |
| 4.2.2 模型假设 | 第66-67页 |
| 4.3 基于IC卡数据的定制公交线路优化模型 | 第67-72页 |
| 4.3.1 变量定义 | 第67-68页 |
| 4.3.2 目标函数 | 第68-69页 |
| 4.3.3 约束条件 | 第69-71页 |
| 4.3.4 模型特点 | 第71-72页 |
| 4.4 算法设计 | 第72-79页 |
| 4.4.1 遗传算法求解思路及具体操作 | 第72-74页 |
| 4.4.2 分支切割法求解思路及具体操作 | 第74-76页 |
| 4.4.3 算例分析 | 第76-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-81页 |
| 5 定制公交线路优化实例与线网评价 | 第81-97页 |
| 5.1 实例说明——以北京市某一区域早高峰出行需求为例 | 第81-85页 |
| 5.1.1 实例区域选取 | 第81-82页 |
| 5.1.2 实例基本信息 | 第82-85页 |
| 5.2 实例分析 | 第85-91页 |
| 5.2.1 优化结果 | 第85-87页 |
| 5.2.2 结果分析 | 第87-91页 |
| 5.3 定制公交线网评价 | 第91-94页 |
| 5.3.1 评价指标 | 第91-92页 |
| 5.3.2 优化结果与实际结果对比 | 第92-94页 |
| 5.4 本章小结 | 第94-97页 |
| 6 结论与展望 | 第97-99页 |
| 6.1 研究总结 | 第97-98页 |
| 6.2 研究展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-105页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第105-109页 |
| 学位论文数据集 | 第109页 |
