基于改进BP神经网络的轨道交通短时客流预测方法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·相关理论研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第14-16页 |
| 2 城市轨道交通客流分析 | 第16-29页 |
| ·客流概述 | 第16页 |
| ·车站客流分析 | 第16-21页 |
| ·车站客流时间分布特征 | 第16-20页 |
| ·车站高峰小时客流特征 | 第20-21页 |
| ·断面客流分析 | 第21-25页 |
| ·断面客流方向分布特征 | 第21-22页 |
| ·断面客流空间分布特征 | 第22-25页 |
| ·换乘车站换乘客流分析 | 第25-26页 |
| ·客流长期趋势分析 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 3 城市轨道交通短时客流预测方法研究 | 第29-47页 |
| ·短时客流预测方法概述 | 第29-34页 |
| ·基于统计学及非线性预测理论模型 | 第30-32页 |
| ·基于人工神经网络的预测模型 | 第32-34页 |
| ·BP神经网络预测模型原理 | 第34-37页 |
| ·BP神经网络原理 | 第34页 |
| ·BP神经网络结构与算法基本步骤 | 第34-35页 |
| ·传统BP神经网络分析 | 第35-37页 |
| ·BP神经网络预测模型改进 | 第37-46页 |
| ·传递函数确定 | 第37-38页 |
| ·训练算法确定 | 第38-43页 |
| ·初始权值、阈值确定 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 4 北京轨道交通4号线短时客流预测 | 第47-69页 |
| ·改进BP神经网络设计 | 第47-59页 |
| ·样本分析 | 第47-54页 |
| ·参数设定 | 第54-56页 |
| ·初始权值、阈值确定 | 第56-59页 |
| ·地铁4号线断面短时客流预测 | 第59-62页 |
| ·预测模型参数设置 | 第59-60页 |
| ·预测结果分析 | 第60-62页 |
| ·地铁4号线车站短时客流预测 | 第62-68页 |
| ·预测模型参数设置 | 第63页 |
| ·普通车站预测结果分析 | 第63-65页 |
| ·换乘车站预测结果分析 | 第65-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 作者简历 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |
