城市轨道交通短时客流预测时间粒度选择
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3.1 同比法短时客流预测 | 第15-17页 |
| 1.3.2 环比法短时客流预测 | 第17-19页 |
| 1.3.3 国内外研究现状总结 | 第19-20页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第20-23页 |
| 1.4.1 研究内容及章节安排 | 第20-21页 |
| 1.4.2 研究技术路线 | 第21-23页 |
| 2 数据基础 | 第23-29页 |
| 2.1 地铁AFC数据预处理 | 第23-25页 |
| 2.1.1 数据清洗 | 第23-24页 |
| 2.1.2 数据可读化处理 | 第24-25页 |
| 2.2 客流时间序列提取 | 第25-28页 |
| 2.2.1 OD客流时间序列 | 第25-26页 |
| 2.2.2 进站客流时间序列 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 相似性度量与平稳性检验方法 | 第29-37页 |
| 3.1 客流时间序列同比相似性度量 | 第29-32页 |
| 3.1.1 进站客流同比相似性 | 第30-31页 |
| 3.1.2 OD客流同比相似性 | 第31-32页 |
| 3.2 客流时间序列环比平稳性检验 | 第32-34页 |
| 3.2.1 时间序列平稳性检验 | 第32-33页 |
| 3.2.2 客流时间序列平稳性检验 | 第33-34页 |
| 3.3 车站空间客流相似性度量 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 北京地铁实例分析 | 第37-69页 |
| 4.1 基本出行规律 | 第37-46页 |
| 4.1.1 OD数量时间特征 | 第37-38页 |
| 4.1.2 进站客流时间特征 | 第38-41页 |
| 4.1.3 客流空间特征 | 第41-43页 |
| 4.1.4 客流组成特征 | 第43-45页 |
| 4.1.5 车站属性分析 | 第45-46页 |
| 4.2 进站客流 | 第46-55页 |
| 4.2.1 进站客流同比相似性 | 第47-49页 |
| 4.2.2 进站客流环比平稳性 | 第49-55页 |
| 4.3 OD客流 | 第55-63页 |
| 4.3.1 OD客流同比相似性 | 第56-58页 |
| 4.3.2 OD客流环比平稳性 | 第58-63页 |
| 4.4 车站空间客流相似性度量结果 | 第63-67页 |
| 4.4.1 工作日度量结果 | 第63-65页 |
| 4.4.2 双休日度量结果 | 第65-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 5 短时客流可预测性分级 | 第69-87页 |
| 5.1 短时进站客流可预测性 | 第69-73页 |
| 5.1.1 工作日与双休日度量结果对比 | 第69-70页 |
| 5.1.2 车站短时进站量可预测等级划分 | 第70-73页 |
| 5.2 短时OD客流可预测性 | 第73-78页 |
| 5.2.1 工作日与双休日度量结果对比 | 第73-75页 |
| 5.2.2 OD短时客流可预测等级划分 | 第75-78页 |
| 5.3 车站空间客流可预测性 | 第78-84页 |
| 5.3.1 工作日与双休日度量结果对比 | 第78-79页 |
| 5.3.2 车站空间客流可预测等级划分 | 第79-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-87页 |
| 6 结论与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 主要结论 | 第87-88页 |
| 6.2 论文创新点 | 第88页 |
| 6.3 研究不足与展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第93-97页 |
| 学位论文数据集 | 第97页 |
