基于公交客流分布特性的弹性发车间隔优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 调度优化模型的建立 | 第11-12页 |
| 1.3.2 智能算法及其在调度优化中的应用 | 第12-13页 |
| 1.3.3 公交IC卡数据的深度挖掘 | 第13-14页 |
| 1.3.4 公交调度优化创新理论 | 第14-15页 |
| 1.3.5 文献研究综述 | 第15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.5 技术路线 | 第17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 公交调度基础理论与客流推算 | 第18-33页 |
| 2.1 公交调度基础理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 公交调度概念 | 第18页 |
| 2.1.2 公交调度影响因素分析 | 第18-19页 |
| 2.1.3 公交调度中存在问题 | 第19-20页 |
| 2.2 客流特性调查 | 第20-24页 |
| 2.2.1 客流特性调查内容 | 第20页 |
| 2.2.2 客流特性调查方法 | 第20-22页 |
| 2.2.3 客流特性分析 | 第22-24页 |
| 2.3 站点客流推算 | 第24-32页 |
| 2.3.1 IC卡数据的采集及应用 | 第25-28页 |
| 2.3.2 IC卡数据聚类分析 | 第28-30页 |
| 2.3.3 客流推算实例 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 公交调度优化模型建立 | 第33-41页 |
| 3.1 公交调度问题描述 | 第33-35页 |
| 3.1.1 乘客出行成本分析 | 第33-34页 |
| 3.1.2 公司运营成本分析 | 第34页 |
| 3.1.3 公交调度优化问题 | 第34-35页 |
| 3.2 问题假设 | 第35页 |
| 3.3 模型建立 | 第35-40页 |
| 3.3.1 乘客出行单位时间价值 | 第35-36页 |
| 3.3.2 乘客等待时间 | 第36-39页 |
| 3.3.3 公交公司运营成本 | 第39页 |
| 3.3.4 目标函数构建及约束条件 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 公交调度优化算法 | 第41-47页 |
| 4.1 调度优化算法 | 第41-45页 |
| 4.1.1 多目标优化 | 第41页 |
| 4.1.2 多目标优化问题求解方法 | 第41-44页 |
| 4.1.3 遗传算法与公交调度 | 第44-45页 |
| 4.2 算法设计 | 第45-46页 |
| 4.2.1 编码设计 | 第45-46页 |
| 4.2.2 遗传算子设计 | 第46页 |
| 4.2.3 算法步骤 | 第46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 大连市快速公交发车间隔优化算例 | 第47-61页 |
| 5.1 大连市快速公交现状 | 第47-50页 |
| 5.1.1 大连市快速公交基础设施现状 | 第47页 |
| 5.1.2 大连市快速公交基础设施现状 | 第47-48页 |
| 5.1.3 快速公交客源收入情况 | 第48-50页 |
| 5.2 快速公交客流特性分析 | 第50-54页 |
| 5.3 站点客流分布拟合 | 第54-55页 |
| 5.3.1 整体客流的分布 | 第54-55页 |
| 5.4 优化模型参数设定 | 第55-56页 |
| 5.5 大连市快速公交发车间隔优化模型求解 | 第56-60页 |
| 5.5.1 实例求解 | 第56-58页 |
| 5.5.2 计算结果对比分析 | 第58-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 结论 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
