| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 客流量预测研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 列车开行方案编制研究 | 第13-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第二章 高速铁路列车开行方案理论分析 | 第19-29页 |
| 2.1 高速铁路列车开行方案概述 | 第19页 |
| 2.2 高速铁路开行方案的主要内容 | 第19-21页 |
| 2.3 高速铁路列车开行方案的影响因素 | 第21-24页 |
| 2.4 高速铁路列车开行方案优化原则 | 第24-26页 |
| 2.5 高速铁路列车开行方案的编制流程 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于LSTM神经网络的高速列车客流量预测 | 第29-41页 |
| 3.1 LSTM神经网络结构 | 第29-32页 |
| 3.1.1 LSTM神经网络理论分析 | 第29-30页 |
| 3.1.2 LSTM深度网络总体结构及算法流程 | 第30-32页 |
| 3.2 LSTM神经网络激活函数的选取 | 第32-33页 |
| 3.3 过度拟合问题的解决 | 第33-34页 |
| 3.3.1 Dropout | 第33页 |
| 3.3.2 L2正则化 | 第33-34页 |
| 3.4 高速铁路客流量短时预测 | 第34-39页 |
| 3.4.1 LSTM神经网络客流量短时预测模型设计 | 第34-36页 |
| 3.4.2 预测结果分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于动态客流分配的高速列车开行方案多目标优化模型 | 第41-49页 |
| 4.1 模型建立基础 | 第41-44页 |
| 4.1.1 模型建立思路 | 第41页 |
| 4.1.2 模型假设 | 第41-42页 |
| 4.1.3 模型中相关的数学描述 | 第42-43页 |
| 4.1.4 客流的动态分配模型 | 第43-44页 |
| 4.2 高速铁路列车开行方案优化模型建立 | 第44-47页 |
| 4.2.1 目标函数分析 | 第44-45页 |
| 4.2.2 约束条件描述 | 第45-46页 |
| 4.2.3 开行方案综合模型 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 高速铁路列车开行方案优化模型求解算法 | 第49-69页 |
| 5.1 算法基础 | 第49-53页 |
| 5.1.1 差分进化算法基本原理 | 第49-52页 |
| 5.1.2 多目标优化问题描述 | 第52-53页 |
| 5.2 改进的多目标差分进化算法 | 第53-56页 |
| 5.2.1 参数自适应机制 | 第53-55页 |
| 5.2.2 选择机制 | 第55-56页 |
| 5.3 算法性能分析 | 第56-60页 |
| 5.3.1 测试函数 | 第56-57页 |
| 5.3.2 评价指标 | 第57页 |
| 5.3.3 参数设置 | 第57-58页 |
| 5.3.4 实验结果分析 | 第58-60页 |
| 5.4 算法模型设计 | 第60-63页 |
| 5.4.1 编码方案设计 | 第60-61页 |
| 5.4.2 算法适应性设计 | 第61页 |
| 5.4.3 构造初始解 | 第61-62页 |
| 5.4.4 邻域搜索策略 | 第62-63页 |
| 5.5 高速铁路列车开行方案实例求解 | 第63-66页 |
| 5.5.1 算例数据 | 第63-64页 |
| 5.5.2 算例求解及结果分析 | 第64-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 发表论文 | 第77页 |
| 参加科研情况 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |