| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 客流密度特型及其相关因素研究 | 第12-14页 |
| 1.3.2 客流密度标准和阀值研究 | 第14-17页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第17-19页 |
| 2 客流密集度指数基本理论与方法 | 第19-33页 |
| 2.1 客流密集度指数框架 | 第19-22页 |
| 2.1.1 客流密集度指数相关概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 客流密集度指数推算技术路线 | 第20-21页 |
| 2.1.3 客流密集度指数推算算法 | 第21-22页 |
| 2.2 客流密集度指数推算 | 第22-29页 |
| 2.2.1 管理对象客流密集度指数推算 | 第22-23页 |
| 2.2.2 车站客流密集度指数推算 | 第23-26页 |
| 2.2.3 线路客流密集度指数推算 | 第26-27页 |
| 2.2.4 网络客流密集度指数推算 | 第27-29页 |
| 2.3 参数标定 | 第29-31页 |
| 2.3.1 权重标定 | 第29-30页 |
| 2.3.2 阀值标定 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 客流密集度指数基础数据与模型实现 | 第33-47页 |
| 3.1 数据来源 | 第33-35页 |
| 3.1.1 物联网视频监测 | 第33页 |
| 3.1.2 AFC 数据 | 第33-34页 |
| 3.1.3 人工调查 | 第34-35页 |
| 3.2 数据需求与处理 | 第35-37页 |
| 3.2.1 数据需求 | 第35-36页 |
| 3.2.2 数据处理 | 第36-37页 |
| 3.3 客流密集度指数模型实现 | 第37-46页 |
| 3.3.1 管理对象客流密集度指数 | 第37-40页 |
| 3.3.2 车站客流密集度指数 | 第40-43页 |
| 3.3.3 线路客流密集度指数 | 第43-44页 |
| 3.3.4 网络客流密集度指数 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 客流密集度指数验证 | 第47-58页 |
| 4.1 车站客流密集度指数验证 | 第47-50页 |
| 4.1.1 车站客流密集度指数验证思路 | 第47页 |
| 4.1.2 车站客流密集度指数验证实例 | 第47-50页 |
| 4.2 线路客流密集度指数验证 | 第50-54页 |
| 4.2.1 线路客流密集度指数验证思路 | 第50页 |
| 4.2.2 线路客流密集度指数验证实例 | 第50-54页 |
| 4.3 网络客流密集度指数验证 | 第54-57页 |
| 4.3.1 网络客流密集度指数验证思路 | 第54页 |
| 4.3.2 网络客流密集度指数验证实例 | 第54-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 客流密集度指数在风险评估中的应用 | 第58-64页 |
| 5.1 城市轨道交通风险评估概述 | 第58-59页 |
| 5.2 客流密集度指数与风险评估 | 第59-60页 |
| 5.2.1 客流密集度指数与风险评估的相关性 | 第59页 |
| 5.2.2 客流密集度指数在客流风险评估中的应用方法 | 第59-60页 |
| 5.3 样例展示 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 结论 | 第64-66页 |
| 6.1 论文的主要工作内容 | 第64页 |
| 6.2 论文的创新点 | 第64-65页 |
| 6.3 需要进一步研究的问题 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |