| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-21页 |
| 1.2.1 突发事件演化机理研究 | 第14-15页 |
| 1.2.2 突发事件应急管理研究 | 第15-21页 |
| 1.3 研究内容与论文框架 | 第21-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 2 理论基础 | 第24-35页 |
| 2.1 城市轨道交通突发事件演化机理理论 | 第24-28页 |
| 2.1.1 城市轨道交通突发事件含义与分类 | 第24-25页 |
| 2.1.2 城市轨道交通突发事件演化机理内涵 | 第25页 |
| 2.1.3 知识元模型 | 第25-26页 |
| 2.1.4 传染病动力学 | 第26-28页 |
| 2.2 城市轨道交通突发事件应急管理理论 | 第28-33页 |
| 2.2.1 情景构建理论 | 第28-31页 |
| 2.2.2 应急疏散理论 | 第31-33页 |
| 2.2.3 应急资源布局理论 | 第33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-35页 |
| 3 基于知识元与SIS模型的城市轨道交通突发事件演化模型构建 | 第35-56页 |
| 3.1 城市轨道交通系统知识元 | 第35-39页 |
| 3.1.1 知识元模型构建与知识元分级 | 第35-37页 |
| 3.1.2 知识元与突发事件的相互关系 | 第37-39页 |
| 3.2 城市轨道交通突发事件SIS-KE演化模型 | 第39-48页 |
| 3.2.1 相似性分析 | 第39-41页 |
| 3.2.2 SIS-KE演化模型构建 | 第41-44页 |
| 3.2.3 模型参数值模拟运算 | 第44-47页 |
| 3.2.4 参数值进一步探讨 | 第47-48页 |
| 3.3 SIS-KE演化模型实例验证 | 第48-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 基于应急能力的城市轨道交通应急资源网络化布局研究 | 第56-74页 |
| 4.1 应急资源网络化布局优化目标分析 | 第56-57页 |
| 4.2 城市轨道交通应急资源网络化布局建模 | 第57-60页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第57页 |
| 4.2.2 基本假设 | 第57-58页 |
| 4.2.3 模型建立 | 第58-60页 |
| 4.3 求解算法 | 第60-63页 |
| 4.3.1 常用求解算法 | 第60-61页 |
| 4.3.2 遗传算法求解 | 第61-63页 |
| 4.4 算例分析 | 第63-72页 |
| 4.4.1 北京城市轨道交通网络 | 第63-64页 |
| 4.4.2 基础数据和参数设置 | 第64-67页 |
| 4.4.3 布局方案求解与对比 | 第67-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 5 “情景-应对”模式下城市轨道交通车站应急疏散仿真研究 | 第74-96页 |
| 5.1 城市轨道交通突发事件统计分析 | 第74-77页 |
| 5.2 恐怖袭击爆炸情景下车站应急疏散策略 | 第77-78页 |
| 5.3 基于Anylogic软件的应急疏散仿真系统搭建 | 第78-81页 |
| 5.4 案例分析 | 第81-95页 |
| 5.4.1 白石桥南站基础环境 | 第81-83页 |
| 5.4.2 情景三维体系分析 | 第83-84页 |
| 5.4.3 应急疏散方案设计 | 第84-87页 |
| 5.4.4 仿真过程与结论 | 第87-94页 |
| 5.4.5 问题与改进 | 第94-95页 |
| 5.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 6 结论与展望 | 第96-98页 |
| 6.1 研究结论 | 第96页 |
| 6.2 研究展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 附录A | 第102-103页 |
| 附录B | 第103-109页 |
| 附录C | 第109-112页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第112-114页 |
| 学位论文数据集 | 第114页 |
