基于智能交通卡数据的城市轨道交通客流分配模型及其应用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 城市轨道交通客流分配相关研究 | 第13-16页 |
| 1.2.2 城市轨道交通有效路径相关研究 | 第16-17页 |
| 1.2.3 智能交通卡数据挖掘相关研究 | 第17-20页 |
| 1.2.4 城市轨道交通票务清分相关研究 | 第20页 |
| 1.3 本文的研究内容和研究意义 | 第20-23页 |
| 1.3.1 现有研究的不足 | 第20-21页 |
| 1.3.2 本文的研究内容 | 第21-22页 |
| 1.3.3 本文的研究意义 | 第22-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第2章 相关理论基础和AFC系统概况 | 第24-34页 |
| 2.1 城市轨道交通网络的构成和描述 | 第24-26页 |
| 2.2 城市轨道交通网络有效路径搜索算法 | 第26-30页 |
| 2.2.1 最短路径搜索算法 | 第26-27页 |
| 2.2.2 有效路径搜索算法 | 第27-30页 |
| 2.3 AFC系统及乘客刷卡数据 | 第30-33页 |
| 2.3.1 AFC系统简介 | 第30-32页 |
| 2.3.2 乘客刷卡数据概况 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于混合正态分布的客流分配模型 | 第34-44页 |
| 3.1 模型的描述 | 第34-35页 |
| 3.2 模型的求解 | 第35-41页 |
| 3.2.1 模型参数估计方法选择 | 第35-36页 |
| 3.2.2 EM算法概况 | 第36-38页 |
| 3.2.3 利用EM算法求解模型 | 第38-41页 |
| 3.3 参数K的确定方法 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于南京地铁刷卡数据的实证分析 | 第44-57页 |
| 4.1 南京地铁简介 | 第44-45页 |
| 4.2 数据处理和结果验证 | 第45-53页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第45-47页 |
| 4.2.2 数据分析结果 | 第47-53页 |
| 4.3 应用案例 | 第53-55页 |
| 4.3.1 换乘站换乘客流量计算 | 第54-55页 |
| 4.3.2 票务清分 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 论文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
