地铁客流短期预测及客流疏散模拟研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-32页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·相关领域研究现状 | 第13-29页 |
| ·客流预测算法 | 第13-20页 |
| ·客流疏散模型 | 第20-29页 |
| ·研究目标和内容 | 第29-32页 |
| ·研究目标 | 第29-30页 |
| ·研究内容 | 第30-32页 |
| 2 基于小波分析的支持向量机短期客流预测算法 | 第32-62页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·客流数据预处理 | 第32-37页 |
| ·客流类型 | 第33页 |
| ·客流时间序列 | 第33-37页 |
| ·融合多种模型特点的短期客流预测算法 | 第37-41页 |
| ·基于小波分析的客流分解 | 第38-40页 |
| ·基于最小二乘支持向量机的客流数据预测 | 第40-41页 |
| ·客流预测数据重构 | 第41页 |
| ·实验数据与评价方法 | 第41-43页 |
| ·实验数据 | 第41-42页 |
| ·评价方法 | 第42-43页 |
| ·算法验证 | 第43-61页 |
| ·情况一：北京站进站客流 | 第43-49页 |
| ·情况二：北京站站内客流 | 第49-53页 |
| ·情况三：西单站4号线换1号线换乘通道客流 | 第53-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 3 基于灰色马尔科夫的大客流实时预测算法 | 第62-82页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·重大事件对客流的影响 | 第62-67页 |
| ·大型活动的影响 | 第63-67页 |
| ·重大节假日的影响 | 第67页 |
| ·大客流实时预测算法 | 第67-71页 |
| ·算法流程 | 第67-68页 |
| ·灰色预测 | 第68-69页 |
| ·马尔科夫修正模型 | 第69-71页 |
| ·预测模型选择 | 第71页 |
| ·算法验证 | 第71-79页 |
| ·情况一：大型活动 | 第72-77页 |
| ·情况二：重大节假日 | 第77-79页 |
| ·小结 | 第79-82页 |
| 4 面向多向行人疏散流的向量地场模型 | 第82-112页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·向量地场模型 | 第83-89页 |
| ·行人速度离散化 | 第84页 |
| ·地场向量化 | 第84-88页 |
| ·行人移动规则 | 第88-89页 |
| ·冲突解决策略 | 第89页 |
| ·模型仿真与验证 | 第89-109页 |
| ·场景一：模拟走廊场景 | 第89-98页 |
| ·场景二：真实走廊场景仿真 | 第98-106页 |
| ·场景三：其他场景的模拟 | 第106-109页 |
| ·小结 | 第109-112页 |
| 5 一种引入排斥动态场的行人疏散地场模型 | 第112-136页 |
| ·引言 | 第112页 |
| ·新型行人疏散地场模型 | 第112-119页 |
| ·行人移动方式 | 第112-113页 |
| ·静态地场平滑化 | 第113-116页 |
| ·障碍物的排斥地场 | 第116-118页 |
| ·行人间的排斥地场 | 第118-119页 |
| ·行人转移概率 | 第119页 |
| ·模型仿真与验证 | 第119-133页 |
| ·场景一：转弯场景 | 第120-130页 |
| ·场景二：单一出口场景 | 第130-133页 |
| ·小结 | 第133-136页 |
| 6 结论和展望 | 第136-138页 |
| ·研究结论 | 第136-137页 |
| ·研究展望 | 第137-138页 |
| 参考文献 | 第138-144页 |
| 作者简历、在学期间发表的学术论文与研究结果 | 第144-148页 |
| 学位论文数据集 | 第148页 |
