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城市中心区典型行政办公配建泊位共享时间窗口划分研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究概况第11-15页
        1.2.1 办公建筑停车特性研究第11-12页
        1.2.2 行政办公建筑停车泊位配建标准研究第12页
        1.2.3 共享停车理论与方法研究第12-13页
        1.2.4 停车行为选择特性研究第13-14页
        1.2.5 停车需求预测研究第14页
        1.2.6 国内外研究概况总结第14-15页
    1.3 研究内容第15-16页
    1.4 研究技术路线第16-19页
    1.5 本章小结第19-20页
第二章 行政办公建筑停车特性分析第20-32页
    2.1 行政办公建筑停车设施特性第20-22页
        2.1.1 停车设施类型第20页
        2.1.2 停车设施服务对象第20-22页
    2.2 行政办公建筑停车需求特性第22-29页
        2.2.1 调查对象概况第22页
        2.2.2 工作日停车需求时变特征第22-24页
        2.2.3 周末停车需求时变特征第24-26页
        2.2.4 会议日停车需求时变特征第26-29页
    2.3 行政办公建筑共享停车适应性第29-30页
        2.3.1 停车共享理念第29页
        2.3.2 行政办公建筑停车共享实施条件第29-30页
        2.3.3 行政办公建筑停车泊位共享实施模式第30页
    2.4 本章小结第30-32页
第三章 行政办公单位停车行为特性分析第32-43页
    3.1 停车行为特性调查第32页
    3.2 停车影响因素第32-33页
    3.3 通勤停车行为特性分析第33-41页
        3.3.1 通勤停车者个人特性分析第34-35页
        3.3.2 通勤停车者停车特征分析第35-39页
        3.3.3 通勤停车者共享意愿分析第39-41页
    3.4 业务停车行为特性分析第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 行政办公单位停车需求预测第43-58页
    4.1 行政办公单位停车需求规律性分析第43-47页
        4.1.1 数据来源第43-44页
        4.1.2 停车需求相似性分析第44-47页
    4.2 停车需求预测方法选择第47-48页
    4.3 小波BP神经网络预测方法第48-54页
        4.3.1 小波分析原理第48-50页
        4.3.2 BP神经网络第50-54页
        4.3.3 小波—BP神经网络预测流程第54页
        4.3.4 预测结果评价参数第54页
    4.4 基于实测数据的停车需求预测分析第54-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第五章 行政办公建筑共享时间窗口划分第58-90页
    5.1 共享时间窗口划分原则第58-59页
    5.2 共享时间窗口划分方法第59-68页
        5.2.1 工作日上班时段共享窗口划分第59-63页
        5.2.2 工作日夜间共享窗口划分第63-66页
        5.2.3 会议共享窗口划分第66-67页
        5.2.4 周末共享窗口划分第67-68页
    5.3 停车需求调节第68-72页
        5.3.1 停车需求调节目的第68页
        5.3.2 停车行为选择模型建立第68-72页
    5.4 基于实测数据的共享时间窗口划分方法第72-88页
    5.5 行政办公建筑停车共享存在问题及对策第88页
    5.6 本章小结第88-90页
第六章 结论和展望第90-92页
    6.1 工作总结第90-91页
    6.2 创新成果第91页
    6.3 研究展望第91-92页
参考文献第92-95页
致谢第95-96页
附录A 通勤停车者调查问卷第96-97页
附录B 通勤停车者调查问卷第97-98页
附录C BP神经网络MATLAB程序第98-103页
附录D 共享时间窗口划分C++程序第103-107页
附录E 泊松过程仿真MATLAB程序第107-109页
附录F 共享时间窗口划分结果第109-112页
攻读硕士学位期间发表论文及参与科研情况第112页

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