基于聚类算法的铁路集装箱区域运输网络研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·铁路集装箱运输网络发展及研究现状 | 第11-14页 |
| ·我国铁路集装箱运输网络发展 | 第11-12页 |
| ·国外铁路集装箱运输网络发展 | 第12-13页 |
| ·铁路集装箱运输网络研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容框架 | 第14-17页 |
| 2 铁路集装箱运输网络分析 | 第17-23页 |
| ·铁路集装箱中心站及专办站运输网络分析 | 第17-19页 |
| ·铁路集装箱办理站运输网络分析 | 第19-23页 |
| ·规模影响因素对办理站运输网络的影响 | 第20-21页 |
| ·空间位置对办理站运输网络的影响 | 第21-23页 |
| 3 聚类算法研究 | 第23-37页 |
| ·基本理论 | 第23-26页 |
| ·聚类算法的数据结构类型 | 第23-24页 |
| ·聚类算法分类 | 第24-25页 |
| ·常用聚类算法适用条件对比分析 | 第25-26页 |
| ·常用算法分析运输网络的不足 | 第26-27页 |
| ·基于系统聚类的K均值聚类算法 | 第27-30页 |
| ·系统聚类算法 | 第27-29页 |
| ·基于系统聚类的K均值聚类算法 | 第29-30页 |
| ·算法流程图 | 第30页 |
| ·基于遗传算法的C均值聚类算法 | 第30-37页 |
| ·C均值聚算法的缺陷 | 第30-31页 |
| ·基于遗传算法的C均值聚类法 | 第31-33页 |
| ·算法流程图 | 第33-34页 |
| ·算法仿真实验及结果分析 | 第34-36页 |
| ·算法优势 | 第36-37页 |
| 4 基于聚类算法的区域运输网络分析理论 | 第37-48页 |
| ·区域运输网络理论的基本内容 | 第37-39页 |
| ·区域运输网络的概念 | 第37-38页 |
| ·区域运输网络的基本形式 | 第38页 |
| ·区域运输网络的特性 | 第38-39页 |
| ·区域运输网络规模影响因素层次分析模型 | 第39-41页 |
| ·建立影响因素有向连接图 | 第40页 |
| ·构造可达性矩阵 | 第40-41页 |
| ·影响因素层次结构分析 | 第41页 |
| ·聚类算法对区域运输网络的分析 | 第41-43页 |
| ·网络规模影响因素的聚类分析 | 第42页 |
| ·网络空间位置的聚类分析 | 第42页 |
| ·区域运输网络聚类分析流程 | 第42-43页 |
| ·区域运输网络的评价 | 第43-48页 |
| ·区域运输网络评价指标选取 | 第43-45页 |
| ·基于变权的灰色关联度综合评价 | 第45-47页 |
| ·区域运输网络节点挖掘 | 第47-48页 |
| 5 铁路集装箱区域运输网络研究 | 第48-71页 |
| ·铁路集装箱区域运输网络结构 | 第48-49页 |
| ·铁路集装箱区域运输网络规模影响因素分析 | 第49-52页 |
| ·影响因素有向连接图 | 第50页 |
| ·建立可达性矩阵 | 第50页 |
| ·影响因素的层次结构分析 | 第50-52页 |
| ·研究理论验证分析 | 第52-63页 |
| ·铁路集装箱专办站区域运输网络分析 | 第52-61页 |
| ·原有聚类算法的分析比较 | 第61-62页 |
| ·本文算法的优势与不足 | 第62-63页 |
| ·铁路集装箱办理站区域运输网络实例应用 | 第63-71页 |
| ·办理站规模影响因素分析差异 | 第63-64页 |
| ·办理站区域运输网络实例分析 | 第64-70页 |
| ·办理站区域运输网络的改进建议 | 第70-71页 |
| 6 结论 | 第71-72页 |
| ·结论 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者简历 | 第75-77页 |
| 学位论文数据集 | 第77页 |
