| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究范围及内容 | 第14-16页 |
| 1.2.1 研究范围界定 | 第14页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3 国内外研究现状综述 | 第16-24页 |
| 1.3.1 基于城市公共交通客流变化的雨雪天气类别界定方面 | 第16-17页 |
| 1.3.2 雨雪天气条件下居民出行行为调查和特征分析方面 | 第17-19页 |
| 1.3.3 雨雪天气对居民轨道交通出行生成影响因素作用方面 | 第19-20页 |
| 1.3.4 雨雪天气对居民轨道交通出行生成态势的作用方面 | 第20-21页 |
| 1.3.5 雨雪天气条件下居民轨道交通出行方式生成模型方面 | 第21-23页 |
| 1.3.6 国内外研究小结 | 第23-24页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第24-26页 |
| 1.4.1 总体研究思路 | 第24页 |
| 1.4.2 方法和技术路线 | 第24-26页 |
| 第二章 基于轨道交通客流波动和聚类分析的雨雪天气类别界定 | 第26-42页 |
| 2.1 基于城市交通角度对雨雪天气类别界定的必要性分析 | 第26-28页 |
| 2.1.1 天气气象学中雨雪天气类别界定的适用性 | 第26-27页 |
| 2.1.2 交通气象学中雨雪天气类别界定的适用性 | 第27-28页 |
| 2.2 基于轨道交通客流波动的雨雪天气类别聚类分析方法设计 | 第28-34页 |
| 2.2.1 研究基础和可行性分析 | 第28-29页 |
| 2.2.2 研究的思路设计和数据搜集原则分析 | 第29-30页 |
| 2.2.3 轨道交通客流波动分析研究方法设计 | 第30-32页 |
| 2.2.4 基于k-means聚类分析的雨雪天气界定方法设计 | 第32-34页 |
| 2.3 基于南京市地铁客流波动的雨雪天气类别界定分析实例 | 第34-41页 |
| 2.3.1 研究数据基础准备 | 第34-35页 |
| 2.3.2 排除非天气因素的地铁客流波动分析 | 第35-38页 |
| 2.3.3 基于客流波动的雨雪天气聚类分析 | 第38-39页 |
| 2.3.4 基于轨道交通居民客流波动的雨雪天气类别界定 | 第39-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 雨雪天气对居民轨道交通出行生成相关行为特征的影响 | 第42-65页 |
| 3.1 雨雪天气下居民轨道交通出行相关行为调查方法体系 | 第42-46页 |
| 3.1.1 调查目的和数据需求分析 | 第42-43页 |
| 3.1.2 调查方法和方案设计 | 第43-45页 |
| 3.1.3 调查样本和抽样方法选择 | 第45-46页 |
| 3.2 雨雪天气对居民轨道交通出行相关行为特征影响分析 | 第46-64页 |
| 3.2.1 雨雪天气下居民轨道交通出行相关行为调查设置 | 第46-49页 |
| 3.2.2 居民社会经济属性特征分析 | 第49-51页 |
| 3.2.3 基于RP调查的雨雪天气对居民实际与轨道交通出行相关行为的影响 | 第51-58页 |
| 3.2.4 基于SP调查的雨雪天气对居民轨道交通出行相关行为偏好的影响 | 第58-64页 |
| 3.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于态势感知理论的雨雪天气下轨道交通出行生成态势体系 | 第65-84页 |
| 4.1 基于计划行为理论的雨雪天气下轨道交通出行生成内涵 | 第65-70页 |
| 4.1.1 计划行为理论(TPB)和分阶段改变模型(TTM) | 第65-67页 |
| 4.1.2 城市居民轨道交通出行生成的影响因素 | 第67-68页 |
| 4.1.3 雨雪天气下居民轨道交通出行生成内涵 | 第68-70页 |
| 4.2 雨雪天气下居民轨道交通出行相关决策系统分析 | 第70-77页 |
| 4.2.1 决策内容和目标 | 第70-73页 |
| 4.2.2 决策过程和系统 | 第73-77页 |
| 4.3 基于态势感知的雨雪天气下轨道交通出行生成分析 | 第77-82页 |
| 4.3.1 态势感知理论 | 第77-78页 |
| 4.3.2 雨雪天气下居民轨道交通出行生成的态势因素 | 第78-80页 |
| 4.3.3 雨雪天气下居民轨道交通出行生成态势体系 | 第80-81页 |
| 4.3.4 基于显变量的雨雪天下居民轨道交通出行生成态势的分析思路 | 第81-82页 |
| 4.4 本章小结 | 第82-84页 |
| 第五章 基于行为科学的雨雪天气下居民轨道交通出行相关需求产生分析 | 第84-103页 |
| 5.1 雨雪天气下居民出行需求产生的概念模型 | 第84-87页 |
| 5.1.1 出行需求产生原理 | 第84-85页 |
| 5.1.2 雨雪天气下居民出行需求概念模型 | 第85-86页 |
| 5.1.3 雨雪天气下居民出行需求层次 | 第86-87页 |
| 5.2 雨雪天气下居民出行需求产生的约束条件分析 | 第87-94页 |
| 5.2.1 雨雪天气下居民生理、心理感知的约束 | 第87-92页 |
| 5.2.2 雨雪天气下居民出行外部条件的变化 | 第92-94页 |
| 5.3 基于Logistic模型的雨雪天气下居民出行需求产生分析 | 第94-102页 |
| 5.3.1 变量相关性检验和分析思路构建 | 第94-96页 |
| 5.3.2 Logistic模型分析 | 第96-97页 |
| 5.3.3 模型构建与参数标定方法 | 第97页 |
| 5.3.4 南京市居民实例分析 | 第97-102页 |
| 5.4 本章小结 | 第102-103页 |
| 第六章 雨雪天气下居民轨道交通出行相关态度分析 | 第103-120页 |
| 6.1 居民对出行相关天气信息的态度分析 | 第103-110页 |
| 6.1.1 情景适应实验(Stated AdaptationExperiment)方法设计 | 第103-104页 |
| 6.1.2 基于Pearson_χ~2检验的居民对出行天气信息态度分析方法 | 第104-105页 |
| 6.1.3 南京市居民实例分析 | 第105-110页 |
| 6.2 运用Cox比例风险模型的居民基于家出发时刻决策态度分析 | 第110-118页 |
| 6.2.1 问题分析及模型选择 | 第110页 |
| 6.2.2 Cox比例风险模型构建 | 第110-112页 |
| 6.2.3 模型参数标定方法 | 第112-113页 |
| 6.2.4 南京市居民实例分析 | 第113-118页 |
| 6.3 本章小结 | 第118-120页 |
| 第七章 基于SEM-MNL模型的雨雪天气下居民轨道交通出行生成方式决策分析 | 第120-156页 |
| 7.1 雨雪天气引起居民出行方式特性的变化 | 第120-127页 |
| 7.1.1 晴好天气下的城市出行方式特性对比 | 第120-122页 |
| 7.1.2 雨雪天气下出行方式特性变化分析 | 第122-125页 |
| 7.1.3 雨雪天气下居民出行方式主观感知变化分析 | 第125-127页 |
| 7.2 雨雪天气下居民轨道交通出行方式生成SEM-MNL模型分析 | 第127-142页 |
| 7.2.1 决策影响因素 | 第128-129页 |
| 7.2.2 基于SEM模型的影响因素和变量关系分析方法 | 第129-135页 |
| 7.2.3 基于MNL模型的方式决策分析方法 | 第135-138页 |
| 7.2.4 基于SEM-MNL模型框架的居民轨道交通出行生成分析方法 | 第138-142页 |
| 7.3 南京市居民实例分析 | 第142-155页 |
| 7.3.1 仅考虑雨雪天气因素的方式决策偏好模型分析 | 第142-148页 |
| 7.3.2 多因素的方式方式决策偏好对比模型分析 | 第148-155页 |
| 7.4 本章小结 | 第155-156页 |
| 第八章 研究成果及展望 | 第156-161页 |
| 8.1 主要结论 | 第156-158页 |
| 8.2 主要创新点 | 第158-159页 |
| 8.3 研究展望 | 第159-161页 |
| 致谢 | 第161-163页 |
| 参考文献 | 第163-171页 |
| 附件：调查表 | 第171-177页 |
| 攻读博士期间发表论文及参与科研课题情况 | 第177-178页 |
