| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.3 研究现状总结 | 第16-17页 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 | 第17-20页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第18-20页 |
| 第二章 共享停车需求特性分析 | 第20-39页 |
| 2.1 共享停车的相关概念 | 第20-21页 |
| 2.1.1 共享停车的定义 | 第20页 |
| 2.1.2 共享停车的现实意义 | 第20-21页 |
| 2.2 基于出行者的共享停车需求特性 | 第21-29页 |
| 2.2.1 调查方法及内容 | 第21-22页 |
| 2.2.2 共享停车问卷调查分析 | 第22-29页 |
| 2.3 基于用地性质的共享停车需求特性 | 第29-31页 |
| 2.3.1 日间需求大于晚间需求的用地性质 | 第30页 |
| 2.3.2 日间需求小于晚间需求的用地性质 | 第30-31页 |
| 2.4 共享停车的前提及实施困境 | 第31-37页 |
| 2.4.1 共享停车的前提 | 第31-37页 |
| 2.4.2 共享停放服务的实施困境 | 第37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 共享泊位供需分析 | 第39-64页 |
| 3.1 基于SEM-Logit的泊位共享需求分析 | 第39-48页 |
| 3.1.1 SEM-logit模型的基本原理 | 第39-41页 |
| 3.1.2 泊位共享选择行为模型 | 第41-48页 |
| 3.2 共享泊位供给状况预测 | 第48-63页 |
| 3.2.1 基于BP神经网络的泊位供给状况预测 | 第48-51页 |
| 3.2.2 基于SVM的泊位供给状况预测 | 第51-54页 |
| 3.2.3 预测实例及预测结果对比 | 第54-63页 |
| 3.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 共享停车场分配模型 | 第64-79页 |
| 4.1 建模流程 | 第64-65页 |
| 4.2 确定备选共享停车场集 | 第65-68页 |
| 4.2.1 假设条件 | 第65-66页 |
| 4.2.2 备选停车场的确定 | 第66-68页 |
| 4.3 建立共享停车场分配模型 | 第68-78页 |
| 4.3.1 共享停车场分配的影响因素 | 第68-73页 |
| 4.3.2 确定指标权重 | 第73-76页 |
| 4.3.3 基于灰色关联——TOPSIS法的共享停车场分配模型 | 第76-78页 |
| 4.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 基于二进制多目标粒子群算法的共享泊位分配模型 | 第79-115页 |
| 5.1 假设条件 | 第79-80页 |
| 5.2 共享泊位多目标分配模型 | 第80-109页 |
| 5.2.1 目标函数的确定 | 第80-99页 |
| 5.2.2 约束条件的推导 | 第99-109页 |
| 5.3 基于二进制多目标粒子群的模型求解算法 | 第109-114页 |
| 5.3.1 标准粒子群算法基本原理 | 第110-111页 |
| 5.3.2 二进制多目标粒子群算法基本原理 | 第111-112页 |
| 5.3.3 分配模型的求解算法流程 | 第112-114页 |
| 5.4 本章小结 | 第114-115页 |
| 第六章 案例分析 | 第115-125页 |
| 6.1 共享停车场分配模型的案例 | 第115-121页 |
| 6.1.1 确定备选停车场集 | 第115-118页 |
| 6.1.2 确定指标权重 | 第118-120页 |
| 6.1.3 共享停车场分配实例 | 第120-121页 |
| 6.2 基于二进制多目标粒子群算法的共享泊位分配案例 | 第121-124页 |
| 6.3 本章小结 | 第124-125页 |
| 结论与展望 | 第125-127页 |
| 一、主要研究成果 | 第125-126页 |
| 二、待解决问题 | 第126-127页 |
| 参考文献 | 第127-131页 |
| 附录 | 第131-135页 |
| 附录1 ：共享停车问卷调查 | 第131-132页 |
| 附录2 ：到达车辆数、车辆驶离数BP、SVM预测 | 第132-135页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第135-136页 |
| 致谢 | 第136页 |
