| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文创新点 | 第15页 |
| 1.4 技术路线及论文架构 | 第15-18页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文架构 | 第16-18页 |
| 2 相关理论研究 | 第18-23页 |
| 2.1 最短路径算法及选取 | 第18-20页 |
| 2.1.1 Dijkstra算法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Floyed算法 | 第19页 |
| 2.1.3 KSP算法 | 第19-20页 |
| 2.1.4 最短路径算法的选取 | 第20页 |
| 2.2 北京轨道交通现行定价原理 | 第20-22页 |
| 2.2.1 现行定价的方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 现行票价存在的问题 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 北京轨道交通相关数据处理 | 第23-38页 |
| 3.1 模型中相关基础数据预处理 | 第23-26页 |
| 3.1.1 轨道交通各站坐标测定 | 第23-24页 |
| 3.1.2 轨道交通相邻站间距离预处理 | 第24-26页 |
| 3.2 路径旅行时间测定 | 第26-31页 |
| 3.2.1 区间距离、区间运行时间测定 | 第27-28页 |
| 3.2.2 各线路停车间隔测定 | 第28-29页 |
| 3.2.3 各线路发车间隔测定 | 第29页 |
| 3.2.4 换乘站换乘时间测定 | 第29-31页 |
| 3.3 北京轨道交通OD站间实际旅行时间大数据处理 | 第31-37页 |
| 3.3.1 乘客进出站大数据清洗 | 第31页 |
| 3.3.2 基于大数据的OD站间实际旅行时间分布 | 第31-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 模型构建、实现及票价不合理性验证 | 第38-55页 |
| 4.1 ANYLOGIC仿真模型构建流程 | 第38页 |
| 4.2 仿真系统内容建设 | 第38-48页 |
| 4.2.1 仿真对象、函数和参数的构建 | 第38-43页 |
| 4.2.2 最短路径算法导入 | 第43-46页 |
| 4.2.3 相关数据的导入 | 第46页 |
| 4.2.4 仿真结果输出 | 第46-48页 |
| 4.3 北京城市轨道交通票价不合理性验证 | 第48-54页 |
| 4.3.1 中途无需换乘 | 第49-50页 |
| 4.3.2 中途需换乘相同次数 | 第50-52页 |
| 4.3.3 中途需换乘不同次数 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 北京城市轨道交通定价策略 | 第55-69页 |
| 5.1 OD站在同一线路 | 第56-59页 |
| 5.1.1 无需换乘路径是最短路径 | 第56-57页 |
| 5.1.2 换乘路径是最短路径 | 第57-59页 |
| 5.2 OD站在不同线路 | 第59-67页 |
| 5.2.1 各有效路径需换乘不同次数 | 第59-64页 |
| 5.2.2 各有效路径需换乘相同次数 | 第64-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-69页 |
| 6 结论及展望 | 第69-71页 |
| 6.1 研究结论 | 第69-70页 |
| 6.2 不足和展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |