| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第20-34页 |
| 1.1 立题背景与意义 | 第20-21页 |
| 1.2 研究现状概述 | 第21-28页 |
| 1.2.1 低收入人群出行特征 | 第21-22页 |
| 1.2.2 出行方式选择行为模型 | 第22-23页 |
| 1.2.3 出行方式选择影响机理研究 | 第23-25页 |
| 1.2.4 交通政策及预期效果评价研究 | 第25-27页 |
| 1.2.5 现有研究的不足 | 第27-28页 |
| 1.3 研究目标 | 第28页 |
| 1.4 研究内容 | 第28-30页 |
| 1.4.1 居民出行方式选择研究理论基础 | 第28-29页 |
| 1.4.2 大城市低收入通勤者出行方式特征 | 第29页 |
| 1.4.3 基于态度-行为模型的大城市低收入通勤者出行方式选择机理 | 第29页 |
| 1.4.4 基于需求侧和供给侧的大城市低收入通勤者出行改善对策 | 第29-30页 |
| 1.4.5 大城市低收入通勤者出行改善对策效果评估方法 | 第30页 |
| 1.5 研究技术路线和组织结构 | 第30-33页 |
| 1.5.1 研究技术路线 | 第30-32页 |
| 1.5.2 论文组织结构 | 第32-33页 |
| 1.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第2章 居民出行方式选择研究理论基础 | 第34-60页 |
| 2.1 基于活动的交通需求分析理论基础 | 第34-37页 |
| 2.1.1 基于活动的行为理论基础 | 第35-36页 |
| 2.1.2 基于活动的交通需求分析方法的特点 | 第36-37页 |
| 2.2 非集计模型理论 | 第37-44页 |
| 2.2.1 离散选择模型理论基础 | 第38-40页 |
| 2.2.2 MNL模型的导出 | 第40-41页 |
| 2.2.3 MNL模型的标定 | 第41-42页 |
| 2.2.4 MNL模型的检验 | 第42-44页 |
| 2.3 结构方程模型理论 | 第44-51页 |
| 2.3.1 结构方程模型的特征 | 第45-46页 |
| 2.3.2 结构方程模型的结构 | 第46-48页 |
| 2.3.3 参数估计方法 | 第48页 |
| 2.3.4 模型拟合优度评价指标 | 第48-50页 |
| 2.3.5 结构方程模型分析流程 | 第50-51页 |
| 2.4 支持向量机理论 | 第51-57页 |
| 2.4.1 分类器 | 第51-53页 |
| 2.4.2 最优化求解 | 第53-54页 |
| 2.4.3 对偶问题求解 | 第54-55页 |
| 2.4.4 核函数 | 第55-57页 |
| 2.5 本章小结 | 第57-60页 |
| 第3章 大城市低收入通勤者出行方式特征 | 第60-82页 |
| 3.1 调查方案设计与数据处理 | 第60-62页 |
| 3.1.1 以家庭为单位的出行调查方案设计 | 第60-62页 |
| 3.1.2 出行链数据处理与出行链提取程序设计 | 第62页 |
| 3.2 数据来源及描述性统计 | 第62-65页 |
| 3.2.1 调查城市数据说明 | 第62-63页 |
| 3.2.2 低收入通勤者的界定 | 第63-64页 |
| 3.2.3 低收入通勤者的家庭-个人属性特征 | 第64-65页 |
| 3.3 基于单次出行的通勤者出行方式选择特征 | 第65-68页 |
| 3.3.1 总体分布特征 | 第65-66页 |
| 3.3.2 不同出行时耗下的出行方式选择特征 | 第66-67页 |
| 3.3.3 不同出行目的下的出行方式选择特征 | 第67-68页 |
| 3.4 基于出行链的通勤者出行方式链特征 | 第68-71页 |
| 3.4.1 出行方式选择连续性 | 第68-69页 |
| 3.4.2 出行方式选择转换性 | 第69-71页 |
| 3.5 出行方式特征与居民属性的相关关系 | 第71-81页 |
| 3.5.1 不同家庭属性下出行特征的差异 | 第71-73页 |
| 3.5.2 不同个人属性下出行特征的差异 | 第73-75页 |
| 3.5.3 不同活动属性下出行特征的差异 | 第75-77页 |
| 3.5.4 居民属性与出行链特征的关系 | 第77-81页 |
| 3.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第4章 基于态度-行为模型的大城市低收入通勤者出行方式选择机理 | 第82-108页 |
| 4.1 研究目标和思路 | 第82页 |
| 4.2 主观态度的构建及指标特征 | 第82-88页 |
| 4.2.1 主观态度的构建 | 第82-84页 |
| 4.2.2 样本统计特征 | 第84-86页 |
| 4.2.3 主观态度指标特征 | 第86-88页 |
| 4.3 态度-行为模型的设定 | 第88-92页 |
| 4.3.1 多指标多原因(MIMIC)模型 | 第89-91页 |
| 4.3.2 离散选择(MNL)模型 | 第91-92页 |
| 4.4 MIMIC模型的估计 | 第92-99页 |
| 4.4.1 结果分析 | 第92-97页 |
| 4.4.2 主观态度的特征 | 第97-99页 |
| 4.5 离散选择模型的估计 | 第99-105页 |
| 4.5.1 模型比选 | 第99-101页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第101-105页 |
| 4.6 本章小结 | 第105-108页 |
| 第5章 基于需求侧和供给侧的大城市低收入通勤者出行改善对策 | 第108-132页 |
| 5.1 基于主观态度的差异化需求满足对策 | 第108-115页 |
| 5.1.1 研究思路 | 第108-109页 |
| 5.1.2 边际效应和弹性理论 | 第109-111页 |
| 5.1.3 满足差异化需求的出行改善对策 | 第111-115页 |
| 5.2 基于机动性提升的有效供给提供对策 | 第115-131页 |
| 5.2.1 研究思路 | 第115-116页 |
| 5.2.2 公交出行样本社会经济属性特征 | 第116-118页 |
| 5.2.3 基于主观态度的市场细分模型 | 第118-127页 |
| 5.2.4 细分子市场的特征分析 | 第127-130页 |
| 5.2.5 公交出行改善对策 | 第130-131页 |
| 5.3 本章小结 | 第131-132页 |
| 第6章 大城市低收入通勤者出行改善对策效果评估方法 | 第132-154页 |
| 6.1 基于支持向量机的一维敏感性评估方法 | 第132-133页 |
| 6.2 基于支持向量机的出行方式选择预测 | 第133-143页 |
| 6.2.1 建模流程 | 第133-135页 |
| 6.2.2 交叉验证 | 第135-136页 |
| 6.2.3 参数寻优 | 第136页 |
| 6.2.4 模型标定及预测结果 | 第136-140页 |
| 6.2.5 与MNL模型预测能力对比 | 第140-143页 |
| 6.3 基于一维敏感性分析的出行对策效果评估 | 第143-150页 |
| 6.3.1 一维敏感性分析 | 第143-145页 |
| 6.3.2 效果预测评估结果 | 第145-150页 |
| 6.4 不同目标导向的交通政策制定 | 第150-152页 |
| 6.4.1 基于绿色出行分担率最大化 | 第150-151页 |
| 6.4.2 基于公共交通出行分担率最大化 | 第151-152页 |
| 6.4.3 交通政策制定建议 | 第152页 |
| 6.5 本章小结 | 第152-154页 |
| 第7章 结论与展望 | 第154-162页 |
| 7.1 研究成果与主要结论 | 第154-157页 |
| 7.2 主要创新点 | 第157-160页 |
| 7.3 研究展望 | 第160-162页 |
| 致谢 | 第162-164页 |
| 参考文献 | 第164-180页 |
| 攻读博士学位期间发表论文与科研情况 | 第180-182页 |
