基于BP神经网络的我国高速铁路运量构成实证研究--以京沪高速铁路为例
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究问题 | 第12-13页 |
| 1.2.1 一般问题 | 第12-13页 |
| 1.2.2 具体问题 | 第13页 |
| 1.3 研究方法及数据来源 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 数据来源 | 第14页 |
| 1.4 研究思路及文章结构 | 第14-17页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第14-17页 |
| 1.4.2 文章结构 | 第17页 |
| 1.5 本文创新点及不足 | 第17-18页 |
| 2 文献综述 | 第18-25页 |
| 2.1 运量构成分析 | 第18-19页 |
| 2.2 研究方法分析 | 第19-25页 |
| 2.2.1 线性预测模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 非线性预测模型 | 第21-25页 |
| 3 高速铁路运量来源构成和测算方法 | 第25-35页 |
| 3.1 高速铁路运量来源构成 | 第25-26页 |
| 3.2 BP神经网络模型方法 | 第26-35页 |
| 3.2.1 模型概述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 模型结构及学习过程 | 第27-29页 |
| 3.2.3 模型算法 | 第29-33页 |
| 3.2.4 模型评价指标 | 第33-35页 |
| 4 京沪通道各种运输方式运营分析 | 第35-40页 |
| 4.1 京沪高速铁路运营现状 | 第35页 |
| 4.2 京沪运输通道其他运输方式运营情况变化分析 | 第35-40页 |
| 4.2.1 民航运营情况变化分析 | 第36-37页 |
| 4.2.2 既有铁路运营情况变化分析 | 第37-39页 |
| 4.2.3 高速公路运营情况变化分析 | 第39-40页 |
| 5 京沪高速铁路运量构成实证分析 | 第40-52页 |
| 5.1 民航转移运量模型的建立与计算 | 第40-44页 |
| 5.2 既有铁路转移运量模型的建立与计算 | 第44-46页 |
| 5.3 高速公路运量转移模型的建立与计算 | 第46-48页 |
| 5.4 京沪高速铁路诱增运量的计算 | 第48-52页 |
| 6 结论与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 结论 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录A | 第57-58页 |
| 附录B | 第58-63页 |
| 索引 | 第63-64页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |
