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基于刷卡数据的城市轨道交通与常规公交换乘站点优化

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 绪论第13-21页
    1.1 研究背景及意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-18页
        1.2.1 刷卡数据研究第15-17页
        1.2.2 公交站点优化研究第17-18页
    1.3 研究内容第18-19页
    1.4 技术路线第19-21页
2 刷卡数据基本信息分析第21-27页
    2.1 刷卡数据描述第21-22页
        2.1.1 地铁AFC数据描述第21-22页
        2.1.2 公交IC卡数据描述第22页
    2.2 刷卡数据匹配第22-24页
        2.2.1 地铁AFC数据匹配第22-23页
        2.2.2 公交IC卡数据匹配第23-24页
    2.3 刷卡数据清洗第24-26页
        2.3.1 地铁AFC数据清洗第24-25页
        2.3.2 公交IC卡数据清洗第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
3 公交IC卡数据提前刷卡行为修正第27-44页
    3.1 乘客善意提前刷卡行为修正第28-36页
        3.1.1 问题提出及描述第28-29页
        3.1.2 基于上车刷卡行为推断车辆到站时刻表第29-32页
        3.1.3 基于DBSCAN算法和到站时刻表识别刷卡异常点第32-35页
        3.1.4 模型算法设计第35-36页
    3.2 乘客恶意提前刷卡行为修正第36-43页
        3.2.1 问题提出及描述第36-37页
        3.2.2 基于换乘行为的公交下车站点修正第37-41页
        3.2.3 基于往返出行的公交下车站点修正第41-42页
        3.2.4 模型算法设计第42-43页
    3.3 本章小结第43-44页
4 基于换乘识别构建乘客出行第44-61页
    4.1 定义换乘第44-46页
    4.2 出行阶段分析第46-50页
    4.3 换乘时间阈值确定第50-56页
        4.3.1 B-M模式第50-52页
        4.3.2 M-B模式第52-54页
        4.3.3 B-B模式第54-56页
    4.4 构建多阶段出行第56-60页
        4.4.1 遵循原则第56页
        4.4.2 指标分析第56-60页
    4.5 本章小结第60-61页
5 城市轨道交通与常规公交换乘站点优化第61-80页
    5.1 问题提出第61-63页
        5.1.1 换乘网络描述第61-62页
        5.1.2 换乘网络确定第62-63页
    5.2 模型构建第63-68页
        5.2.1 基本假设第63页
        5.2.2 基本原则第63-64页
        5.2.3 目标函数第64页
        5.2.4 约束条件第64-67页
        5.2.5 数学模型第67-68页
    5.3 模型设计第68-69页
    5.4 模型应用第69-79页
        5.4.1 站点选取及描述第69-72页
        5.4.2 数据获取第72-76页
        5.4.3 站点优化结果第76-79页
    5.5 本章小结第79-80页
6 研究结论与展望第80-82页
    6.1 研究结论第80页
    6.2 论文创新点第80-81页
    6.3 研究展望第81-82页
参考文献第82-87页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第87-91页
学位论文数据集第91页

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