| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容 | 第12页 |
| 1.3 研究目标 | 第12-13页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.4.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4.2 国内研究现状 | 第15-19页 |
| 1.5 研究技术路线 | 第19-21页 |
| 2 城市公共交通可达性概念及模型 | 第21-31页 |
| 2.1 城市公共交通可达性定义 | 第21-22页 |
| 2.2 城市公共交通可达性特征 | 第22-23页 |
| 2.2.1 出行时间 | 第22页 |
| 2.2.2 出行成本 | 第22页 |
| 2.2.3 出行距离 | 第22-23页 |
| 2.2.4 换乘特性 | 第23页 |
| 2.3 城市公共交通可达性的影响因素 | 第23-24页 |
| 2.3.1 城市公共交通规划与建设 | 第23-24页 |
| 2.3.2 城市规模和结构 | 第24页 |
| 2.3.3 土地利用 | 第24页 |
| 2.3.4 城市公共交通的换乘性 | 第24页 |
| 2.4 经典可达性模型分析及比较 | 第24-28页 |
| 2.4.1 空间阻隔模型 | 第25-26页 |
| 2.4.2 累积机会模型 | 第26页 |
| 2.4.3 空间相互作用模型 | 第26-27页 |
| 2.4.4 效用模型 | 第27页 |
| 2.4.5 时空约束模型 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-31页 |
| 3 城市公共交通数据分析及匹配 | 第31-47页 |
| 3.1 公共交通数据的预处理 | 第31-36页 |
| 3.1.1 公交IC卡数据预处理 | 第32-35页 |
| 3.1.2 地面公交基础数据预处理 | 第35页 |
| 3.1.3 轨道交通基础数据预处理 | 第35-36页 |
| 3.2 城市公共交通数据分析 | 第36-40页 |
| 3.2.1 基于公交IC卡刷卡数据的到站时间分析 | 第36-39页 |
| 3.2.2 基于轨道交通基础数据的到站时间分析 | 第39-40页 |
| 3.3 城市公共交通数据匹配 | 第40-45页 |
| 3.3.1 换乘阈值确定 | 第42-43页 |
| 3.3.2 城市公共交通网络站间运行时间 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 基于多源公共交通数据的可达性模型 | 第47-61页 |
| 4.1 基于不同出行模式的公共交通出行链分析 | 第47-51页 |
| 4.1.1 公共交通出行链的定义 | 第47页 |
| 4.1.2 不同出行模式的公共交通出行链 | 第47-51页 |
| 4.2 基于出行阶段的公共交通出行链提取 | 第51-56页 |
| 4.2.1 出行模式提取 | 第51-53页 |
| 4.2.2 出行起讫点以及换乘点确定 | 第53-54页 |
| 4.2.3 确定各阶段出行时间 | 第54-55页 |
| 4.2.4 公共交通可达性计算 | 第55-56页 |
| 4.3 可达性模型 | 第56-59页 |
| 4.3.1 基于多种出行模式的可达性模型 | 第56-58页 |
| 4.3.2 模型求解 | 第58-59页 |
| 4.3.3 模型验证 | 第59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 实例分析 | 第61-75页 |
| 5.1 北京市公共交通网络现状及分析 | 第61-62页 |
| 5.1.1 数据来源 | 第61页 |
| 5.1.2 时段以及区域划分 | 第61-62页 |
| 5.2 北京市公共交通可达性分析 | 第62-72页 |
| 5.2.1 北京市公共交通可达性等时线及覆盖区域分析 | 第63-70页 |
| 5.2.2 北京市可达性指标分析 | 第70-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 研究的主要结论 | 第75-76页 |
| 6.2 研究的未来展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |