基于复杂系统的铁路客流预测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·相关工作研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12页 |
| ·复杂系统与客流复杂性 | 第12-20页 |
| ·复杂系统概念 | 第13页 |
| ·复杂系统评价方法论 | 第13-14页 |
| ·复杂系统的评价方法 | 第14-17页 |
| ·客流及其复杂性 | 第17-20页 |
| ·论文主要工作 | 第20-21页 |
| ·论文组织结构 | 第21-23页 |
| 2 铁路客流预测及方法 | 第23-33页 |
| ·什么是客流预测 | 第23-24页 |
| ·客流预测的一般理论及主要方法 | 第24-29页 |
| ·基于客流演变机理的客流预测方法 | 第24-27页 |
| ·基于客流行为和时空关系的客流预测方法 | 第27-29页 |
| ·基于复杂系统的客流预测方法 | 第29-33页 |
| ·单系统客流预测模型 | 第29-31页 |
| ·复杂系统客流预测模型 | 第31-33页 |
| 3 影响客流的复杂因素分析 | 第33-48页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·客流的时间因素分析 | 第33-37页 |
| ·客流的空间因素分布 | 第37-42页 |
| ·客流的属性因素分析 | 第42-44页 |
| ·市场细分 | 第42-43页 |
| ·基于既有数据属性分析 | 第43-44页 |
| ·指标参数 | 第44页 |
| ·客流的价格因素分析 | 第44-45页 |
| ·运输能力影响因素分析 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 4 客流的模态和模态识别 | 第48-67页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·模态识别概念 | 第48-49页 |
| ·基于时域的模态识别 | 第49-51页 |
| ·几种时序模态分析模型 | 第51-55页 |
| ·自回归模型法(AR) | 第51-52页 |
| ·移动平均法(MA) | 第52-54页 |
| ·指数平滑法(Smooth) | 第54-55页 |
| ·基于改进BP神经网络模态分析 | 第55-58页 |
| ·基于ARMA模态分析 | 第58-63页 |
| ·ARMA模型传递函数 | 第60-61页 |
| ·ARMA模态参数 | 第61-63页 |
| ·铁路客流的模态分析 | 第63-66页 |
| ·模态划分 | 第63-65页 |
| ·模态选择 | 第65页 |
| ·模态的趋势及季节分量处理 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 5 基于复杂系统的客流模态识别和预测 | 第67-76页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·客流区域(AGA-OFEM)聚类分析 | 第67-70页 |
| ·AGA-OFEM方法描述 | 第67-69页 |
| ·应用AGA-OFEM方法对铁路车站分类 | 第69-70页 |
| ·客流模态划分 | 第70-71页 |
| ·客流模态模型选择和参数估计 | 第71-74页 |
| ·复杂系统客流预测模型 | 第74-75页 |
| ·模型建立 | 第74页 |
| ·趋势分量和季节分量的处理 | 第74-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 6 铁路客流预测的应用研究 | 第76-79页 |
| ·引言 | 第76页 |
| ·复杂系统客流预测的应用 | 第76-78页 |
| ·复杂系统客流预测简介 | 第76页 |
| ·复杂系统客流预测模型的应用思路和关键技术 | 第76-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 7 总结和展望 | 第79-81页 |
| ·全文总结 | 第79-80页 |
| ·进一步工作 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 在读博士期间发表的论文 | 第85页 |
| 在读博士期间参加的科研项目 | 第85页 |
