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城市轨道交通线网运营安全保障及评估体系研究

致谢第4-5页
中文摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第17-31页
    1.1 研究背景第17-18页
    1.2 研究目的和意义第18-19页
    1.3 国内外研究现状第19-27页
        1.3.1 国内外安全保障研究第19-22页
        1.3.2 国内外运营评估体系研究第22-24页
        1.3.3 国内外预测技术研究第24-26页
        1.3.4 国内外数据仓库应用研究第26-27页
    1.4 主要研究内容及技术路线第27-31页
2 城市轨道交通网络化运营保障分析第31-51页
    2.1 网络化运营格局分析第31-37页
        2.1.1 网络化运营趋势第31-35页
        2.1.2 网络化运营特点第35-37页
    2.2 网络化运营保障需求提出第37-38页
    2.3 运营安全隐患分析与识别第38-44页
        2.3.1 运营安全事故分类第38-39页
        2.3.2 运营安全因素分析第39-44页
    2.4 运营保障基础理论应用第44-50页
        2.4.1 数据集成技术第44-45页
        2.4.2 安全因素识别第45-46页
        2.4.3 安全预警机制第46-47页
        2.4.4 评价方法理论第47-49页
        2.4.5 预警预测方法第49-50页
    2.5 本章小结第50-51页
3 城市轨道交通网络化运营评估指标体系研究第51-79页
    3.1 指标体系建立原则第51-52页
    3.2 线网运营评估范畴第52-53页
    3.3 指标体系构建分析第53-73页
        3.3.1 运输能力评估指标体系第55-61页
        3.3.2 运营服务水平评估指标体系第61-64页
        3.3.3 运营安全评估指标体系第64-70页
        3.3.4 运输组织评估指标体系第70-73页
    3.4 线网运营评估指标体系表第73-78页
    3.5 本章小结第78-79页
4 城市轨道交通运营安全保障模型应用第79-125页
    4.1 基于BP神经网络的设备故障预警模型第79-85页
        4.1.1 AFC设备构成及故障分析第79页
        4.1.2 BP神经网络算法第79-80页
        4.1.3 设备失效故障预测过程第80-84页
        4.1.4 实验结果分析及校验第84-85页
    4.2 常态与非常态多场景客流预测模型第85-110页
        4.2.1 客流特征分析第85-86页
        4.2.2 基于ARIMA模型的常态日客流量预测第86-91页
        4.2.3 基于Holt-Winters模型的常态月客流量预测第91-95页
        4.2.4 基于ARIMA与回归模型相结合的节假日客流预测第95-104页
        4.2.5 突发大客流影响分析第104-110页
    4.3 预警报警分级标准第110-113页
    4.4 运营评估模型第113-124页
        4.4.1 基于AHP层次分析法的运营安全评估第113-121页
        4.4.2 基于Fuzzy模糊评估方法的线网运营安全综合评估第121-124页
    4.5 本章小结第124-125页
5 基于数据仓库的城轨线网运营安全保障评估系统设计第125-143页
    5.1 数据需求分析第125-127页
    5.2 系统架构设计第127-133页
        5.2.1 系统设计原则第127-128页
        5.2.2 数据仓库总体架构第128-133页
    5.3 数据存储架构第133-135页
    5.4 总体功能设计第135-137页
    5.5 系统应用实现第137-141页
        5.5.1 设备监控报警第137-139页
        5.5.2 客流预警预测第139-141页
        5.5.3 线网运营评估第141页
    5.6 本章小结第141-143页
6 总结与展望第143-147页
    6.1 主要研究结论第143-145页
    6.2 研究展望第145-147页
参考文献第147-151页
作者简历及科研成果清单第151-153页
学位论文数据集第153-154页
中文详细摘要第154-159页
英文详细摘要第159-166页

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