基于IC卡和GPS数据的公交区间不确定性需求预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第17-20页 |
| 第二章 公交数据处理和区间不确定性理论 | 第20-34页 |
| 2.1 公交数据处理理论 | 第20-22页 |
| 2.2 公交数据结构和质量问题 | 第22-28页 |
| 2.3 区间不确定性理论 | 第28-32页 |
| 2.4 公交线路和公交区域区间客流的确定方法 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 上车客流识别及区间不确定性分析 | 第34-56页 |
| 3.1 公交数据预处理 | 第34-38页 |
| 3.2 上车站点识别 | 第38-46页 |
| 3.3 区间不确定性上车区间客流 | 第46-47页 |
| 3.4 公交客流特征分析 | 第47-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 下车客流推算及区间不确定性分析 | 第56-78页 |
| 4.1 公交下车站点推导 | 第56-65页 |
| 4.2 公交线路客流OD | 第65-68页 |
| 4.3 公交线路区间客流OD | 第68-72页 |
| 4.4 区域公交区间客流OD | 第72-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 区间不确定下公交客流分配Logit模型 | 第78-88页 |
| 5.1 建模思路 | 第78页 |
| 5.2 模型假设 | 第78-79页 |
| 5.3 Logit改进分配模型 | 第79-82页 |
| 5.4 误差分析 | 第82-83页 |
| 5.5 模型验证及客流分配结果 | 第83-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 结论与展望 | 第88-90页 |
| 结论 | 第88-89页 |
| 展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文目录) | 第97-98页 |
| 附录B (数据拆分语句及SQL查询语句) | 第98-99页 |
