致谢 | 第5-7页 |
摘要 | 第7-8页 |
ABSTRACT | 第8-9页 |
1 绪论 | 第13-21页 |
1.1 研究背景 | 第13-14页 |
1.2 研究意义 | 第14-15页 |
1.3 国内外研究现状 | 第15-18页 |
1.4 研究内容及思路 | 第18-21页 |
1.4.1 研究内容 | 第18-19页 |
1.4.2 研究思路 | 第19-21页 |
2 城市轨道交通可达性与末班车时段分析 | 第21-31页 |
2.1 城市轨道交通可达性的含义 | 第21-25页 |
2.1.1 正常时段的城市轨道交通可达性 | 第22-23页 |
2.1.2 突发状况下的城市轨道交通可达性 | 第23-24页 |
2.1.3 晚间时段的城市轨道交通可达性 | 第24-25页 |
2.2 城市轨道交通末班车时段可达性分析 | 第25-29页 |
2.2.1 末班车时段的定义 | 第25页 |
2.2.2 末班车时段可达性的主要影响因素 | 第25-28页 |
2.2.3 需要解决的问题 | 第28-29页 |
2.3 本章小结 | 第29-31页 |
3 城市轨道交通末班车时段可达计算方法 | 第31-57页 |
3.1 最晚乘车时间的计算 | 第31-35页 |
3.1.1 最晚乘车时间计算问题的提出 | 第31-32页 |
3.1.2 最晚乘车时间计算问题的要素 | 第32页 |
3.1.3 最晚乘车时间推算方法 | 第32-34页 |
3.1.4 最晚时间计算案例 | 第34-35页 |
3.2 最远可达车站的计算 | 第35-39页 |
3.2.1 最远可达车站计算问题 | 第35-36页 |
3.2.2 最远可达车站计算问题的影响因素 | 第36页 |
3.2.3 最远可达车站计算方法 | 第36-39页 |
3.2.4 推算案例 | 第39页 |
3.3 路径可变条件下的可达计算 | 第39-55页 |
3.3.1 时空网络模型的基本要素 | 第41-42页 |
3.3.2 基于时空网络的城市轨道交通服务最短路模型 | 第42-45页 |
3.3.3 改进的Dijkstra时空网络可达性判别算法 | 第45-53页 |
3.3.4 不同标准下可达性对比 | 第53-54页 |
3.3.5 案例分析 | 第54-55页 |
3.4 本章小结 | 第55-57页 |
4 考虑最大可达的末班车时刻表优化方法 | 第57-79页 |
4.1 末班车时刻表优化问题 | 第57页 |
4.2 数学模型 | 第57-62页 |
4.2.1 符号与变量说明 | 第58页 |
4.2.2 模型假设 | 第58-59页 |
4.2.3 目标函数分析 | 第59-62页 |
4.2.4 模型约束分析 | 第62页 |
4.3 求解末班车时刻表优化模型的NSGA-Ⅱ算法 | 第62-67页 |
4.3.1 NSGA-Ⅱ算法概述 | 第64页 |
4.3.2 算法流程 | 第64-66页 |
4.3.3 算法具体实现 | 第66-67页 |
4.4 实例分析 | 第67-78页 |
4.4.1 实例介绍 | 第68-69页 |
4.4.2 模型基础数据 | 第69-74页 |
4.4.3 模型求解 | 第74-75页 |
4.4.4 求解结果分析与改进 | 第75-76页 |
4.4.5 结果对比 | 第76-78页 |
4.5 本章小结 | 第78-79页 |
5 城市轨道交通末班车时段可达性优化及查询系统设计实现 | 第79-97页 |
5.1 城市轨道交通末班车时段可达性优化及查询系统设计 | 第79-83页 |
5.1.1 系统设计目标 | 第79页 |
5.1.2 系统总体功能 | 第79-81页 |
5.1.3 系统设计原则 | 第81页 |
5.1.4 系统架构设计 | 第81-83页 |
5.1.5 系统运行环境 | 第83页 |
5.2 城市轨道交通末班车时段可达性优化及查询系统实现 | 第83-95页 |
5.2.1 系统各模块功能实现 | 第83-88页 |
5.2.2 指定起点和终点查询功能实现 | 第88-92页 |
5.2.3 起点站最远可达查询功能实现 | 第92-94页 |
5.2.4 指定线路查询实现 | 第94-95页 |
5.3 城市轨道交通末班车时段可达性优化及查询系统特点 | 第95-97页 |
6 结论与展望 | 第97-99页 |
6.1 论文主要研究成果 | 第97-98页 |
6.2 展望 | 第98-99页 |
参考文献 | 第99-103页 |
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第103-107页 |
学位论文数据集 | 第107页 |