摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-15页 |
1.1 课题来源与研究背景 | 第11-12页 |
1.2 研究目的与意义 | 第12页 |
1.3 研究目标与主要研究内容 | 第12-13页 |
1.4 研究的技术路线 | 第13-14页 |
1.5 本章小结 | 第14-15页 |
第2章 城市智能公共交通系统发展概述 | 第15-37页 |
2.1 智能交通系统概述 | 第15-20页 |
2.1.1 智能交通系统的定义 | 第15页 |
2.1.2 智能交通系统的分类 | 第15-20页 |
2.2 智能公交系统发展综述 | 第20-23页 |
2.2.1 国外研究现状 | 第20-22页 |
2.2.2 国内研究现状 | 第22-23页 |
2.3 智能公交系统的相关技术概述 | 第23-26页 |
2.3.1 定位技术 | 第23-25页 |
2.3.2 数据采集与分析技术 | 第25-26页 |
2.4 城市智能公共交通评价指标 | 第26-36页 |
2.4.1 城市智能公共交通评价指标的相关概念 | 第26-28页 |
2.4.2 城市公共交通网络技术性能评价指标 | 第28-29页 |
2.4.3 公共交通系统服务水平评价指标 | 第29-31页 |
2.4.4 城市公共交通效益水平评价指标 | 第31页 |
2.4.5 城市智能公共交通综合评价方法 | 第31-36页 |
2.5 本章小结 | 第36-37页 |
第3章 城市公交网络规划与优化的研究综述 | 第37-53页 |
3.1 城市公交网络规划与优化的内容与一般流程 | 第37-47页 |
3.1.1 城市公交网络规划与优化的内容 | 第37-40页 |
3.1.2 公交线网优化设计一般流程和设计模式 | 第40-41页 |
3.1.3 公交线网规划的影响因素 | 第41-43页 |
3.1.4 公交换乘枢纽的设计与选址 | 第43页 |
3.1.5 交通流需求调查与预测 | 第43-47页 |
3.2 国外公交线网优化研究现状 | 第47-48页 |
3.3 交通流分配策略与分配方法的研究综述 | 第48-49页 |
3.4 公交线网的规划与优化方法研究综述 | 第49-51页 |
3.5 本章小结 | 第51-53页 |
第4章 公交线网优化调整的现实场景分析与问题描述 | 第53-65页 |
4.1 城市公交规划的现实需求—以沈阳为例 | 第53-55页 |
4.1.1 沈阳市道路交通及公交运行概况 | 第53-54页 |
4.1.2 沈阳市公交运行中存在的现实需求 | 第54-55页 |
4.2 城市公交规划与政策调研 | 第55-58页 |
4.3 公交线网规划面临的共性现实场景 | 第58-59页 |
4.4 不同现实场景下的优化问题描述 | 第59-62页 |
4.4.1 新建一条或者多条线路情形下线网调整 | 第59页 |
4.4.2 删除一条或者多条线路情形下线网调整 | 第59-60页 |
4.4.3 延长一条或者多条线路情形下线网调整 | 第60页 |
4.4.4 由于新增小区或活动中心而重新调整整个线路网络 | 第60页 |
4.4.5 由于删除一个或多个指定站点而重新调整线路网络 | 第60-61页 |
4.4.6 由于枢纽站迁址而重新调整线路、客流量分配 | 第61页 |
4.4.7 路遇地铁,公交规划以地铁为转移重新布局, | 第61-62页 |
4.5 公交线网优化方案汇总 | 第62-63页 |
4.6 本章小结 | 第63-65页 |
第5章 新增线路情况下基于蚁群算法的公交线路优化设计 | 第65-87页 |
5.1 新增公交线路问题的现实背景 | 第65页 |
5.2 新增公交线路优化模型 | 第65-70页 |
5.2.1 问题描述 | 第65-66页 |
5.2.2 NTRDP的影响因素和约束条件 | 第66-68页 |
5.2.3 NTRDP的整数规划模型 | 第68-70页 |
5.3 蚁群算法的基本原理与框架 | 第70-76页 |
5.3.1 蚁群算法的来源 | 第70-72页 |
5.3.2 蚁群算法的基本原理 | 第72-73页 |
5.3.3 人工蚂蚁系统与真实蚂蚁系统的比较 | 第73-74页 |
5.3.4 蚁群算法的特点 | 第74-75页 |
5.3.5 蚁群算法框架 | 第75-76页 |
5.4 求解该问题的蚁群算法的框架及具体设置、程序流程图 | 第76-81页 |
5.5 蚁群算法演示程序设计与算例 | 第81-86页 |
5.5.1 程序系统的组织结构 | 第81-82页 |
5.5.2 数据库表结构设计 | 第82-84页 |
5.5.3 算例演示 | 第84-86页 |
5.6 本章小结 | 第86-87页 |
第6章 结论与展望 | 第87-89页 |
6.1 主要结论 | 第87页 |
6.2 研究展望 | 第87-89页 |
参考文献 | 第89-91页 |
致谢 | 第91页 |