| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-38页 |
| 1.1 研究背景和问题描述 | 第14-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 问题描述 | 第15页 |
| 1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 文献综述 | 第16-27页 |
| 1.3.1 传统公交客流分配问题研究现状 | 第17-22页 |
| 1.3.1.1 基于最短路算法和全有全无分配法 | 第17-18页 |
| 1.3.1.2 基于用户均衡与随机用户均衡 | 第18-20页 |
| 1.3.1.3 基于时刻表和基于频率 | 第20-22页 |
| 1.3.2 考虑不同影响因素的公交客流分配问题研究现状 | 第22-26页 |
| 1.3.2.1 实时信息 | 第22-23页 |
| 1.3.2.2 换乘行为 | 第23-24页 |
| 1.3.2.3 乘客感知 | 第24-25页 |
| 1.3.2.4 学习行为 | 第25-26页 |
| 1.3.3 文献述评与问题提出 | 第26-27页 |
| 1.4 研究方法和主要内容 | 第27-37页 |
| 1.4.1 研究特点 | 第27-28页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第28-34页 |
| 1.4.2.1 离散选择模型 | 第28-30页 |
| 1.4.2.2 前景理论 | 第30-32页 |
| 1.4.2.3 学习模型 | 第32-34页 |
| 1.4.2.4 行为调查方法 | 第34页 |
| 1.4.3 技术路线及研究内容 | 第34-37页 |
| 1.4.3.1 技术路线 | 第34-35页 |
| 1.4.3.2 研究内容 | 第35-37页 |
| 1.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第2章 核心概念和基础数据 | 第38-64页 |
| 2.1 公交网络基本描述 | 第38-43页 |
| 2.1.1 核心概念 | 第38-40页 |
| 2.1.1.1 基本术语 | 第38页 |
| 2.1.1.2 公交共线 | 第38-39页 |
| 2.1.1.3 出行策略 | 第39-40页 |
| 2.1.2 广义公交路径 | 第40-41页 |
| 2.1.3 路径阻抗与有效路径 | 第41-43页 |
| 2.2 问题定义及分类 | 第43-45页 |
| 2.2.1 问题定义 | 第43页 |
| 2.2.2 问题分类 | 第43-45页 |
| 2.2.2.1 基于频率分配与基于时刻表分配 | 第43-44页 |
| 2.2.2.2 确定型分配与随机型分配 | 第44页 |
| 2.2.2.3 静态分配与动态分配 | 第44-45页 |
| 2.2.2.4 均衡分配与非均衡分配 | 第45页 |
| 2.3 成都公交数据概况 | 第45-63页 |
| 2.3.1 成都公交集团 | 第45-46页 |
| 2.3.2 成都公交卡消费数据 | 第46-51页 |
| 2.3.3 成都市公交乘客线路选择行为调查 | 第51-63页 |
| 2.3.3.1 调查方法 | 第51-52页 |
| 2.3.3.2 问卷设计原则 | 第52页 |
| 2.3.3.3 调查方式 | 第52页 |
| 2.3.3.4 基础数据分析 | 第52-63页 |
| 2.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第3章 考虑实时信息的城市公交客流分配 | 第64-80页 |
| 3.1 引言 | 第64-65页 |
| 3.2 理论分析及建模 | 第65-70页 |
| 3.2.1 多项Logit模型 | 第65-67页 |
| 3.2.2 混合Logit模型 | 第67-70页 |
| 3.3 路径选择建模 | 第70-73页 |
| 3.3.1 解释变量 | 第70-71页 |
| 3.3.2 路径选择行为建模 | 第71-73页 |
| 3.3.2.1 基于多项Logit模型的路径选择 | 第71-72页 |
| 3.3.2.2 基于混合Logit模型的路径选择 | 第72-73页 |
| 3.4 实例分析 | 第73-78页 |
| 3.4.1 数据概况 | 第73页 |
| 3.4.2 路径选择建模 | 第73-77页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第77-78页 |
| 3.5 结论与建议 | 第78-79页 |
| 3.6 本章小结 | 第79-80页 |
| 第4章 考虑换乘行为的城市公交客流分配 | 第80-94页 |
| 4.1 引言 | 第80-82页 |
| 4.2 考虑换乘行为的乘客路径选择 | 第82-87页 |
| 4.2.1 马尔科夫链的适用性 | 第82-84页 |
| 4.2.1.1 马尔科夫过程 | 第82页 |
| 4.2.1.2 考虑换乘的路径选择分析 | 第82-84页 |
| 4.2.2 考虑换乘行为的乘客路径选择 | 第84-87页 |
| 4.2.2.1 确定路段客流量 | 第84-86页 |
| 4.2.2.2 广义公交路径下的转移概率 | 第86-87页 |
| 4.3 问题求解 | 第87-89页 |
| 4.4 应用算例 | 第89-93页 |
| 4.4.1 基本状况描述 | 第89-90页 |
| 4.4.2 计算结果与分析 | 第90-93页 |
| 4.5 结论与建议 | 第93页 |
| 4.6 本章小结 | 第93-94页 |
| 第5章 考虑乘客感知的城市公交客流分配 | 第94-107页 |
| 5.1 引言 | 第94-95页 |
| 5.2 前景理论适用性分析 | 第95-97页 |
| 5.2.1 前景理论概述 | 第96页 |
| 5.2.2 前景理论用于乘客基于有限理性的路径选择决策 | 第96-97页 |
| 5.3 基于前景理论的公交客流分配 | 第97-100页 |
| 5.3.1 参考点 | 第97-98页 |
| 5.3.2 价值函数和决策权重函数 | 第98页 |
| 5.3.3 有限理性视角下的公交用户最优均衡 | 第98-99页 |
| 5.3.4 问题求解 | 第99-100页 |
| 5.4 应用算例 | 第100-105页 |
| 5.4.1 基本状况描述 | 第100-102页 |
| 5.4.2 计算结果与分析 | 第102-104页 |
| 5.4.3 参考点敏感性分析 | 第104-105页 |
| 5.5 结论与建议 | 第105-106页 |
| 5.6 本章小结 | 第106-107页 |
| 第6章 考虑学习行为的日常城市公交系统演化 | 第107-123页 |
| 6.1 引言 | 第107-110页 |
| 6.2 理论分析及建模 | 第110-115页 |
| 6.2.1 经历-加权吸引学习模型 | 第110-111页 |
| 6.2.2 EWAL用于公交出行决策 | 第111-114页 |
| 6.2.2.1 路径阻抗 | 第111-113页 |
| 6.2.2.2 路径吸引力值更新规则 | 第113页 |
| 6.2.2.3 基于EWAL模型的路径选择行为 | 第113-114页 |
| 6.2.3 日常公交系统演化 | 第114-115页 |
| 6.3 应用算例 | 第115-120页 |
| 6.3.1 基本状况描述 | 第115-116页 |
| 6.3.2 计算结果与分析 | 第116-119页 |
| 6.3.3 仿真结果与实际流量的对比分析 | 第119-120页 |
| 6.4 结论与建议 | 第120-121页 |
| 6.5 本章小结 | 第121-123页 |
| 总结与展望 | 第123-126页 |
| 致谢 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-138页 |
| 附录1 成都市老年公交卡消费数据分析 | 第138-141页 |
| 附录2 成都市公交乘客线路选择行为调查问卷 | 第141-143页 |
| 附录3 公交线路号与矩阵行列序号对照 | 第143-145页 |
| 附录4 主要程序代码 | 第145-198页 |
| 攻读博士期间发表的论文及科研成果 | 第198-199页 |