| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-12页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第12页 |
| 1.2 城市轨道交通列车运行调整方法研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究技术路线 | 第18页 |
| 本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 城市轨道交通列车运行调整概述 | 第20-30页 |
| 2.1 城市轨道交通列车运行图 | 第20-22页 |
| 2.1.1 城市轨道交通列车运行图概述 | 第20页 |
| 2.1.2 城市轨道交通列车运行图的含义 | 第20-22页 |
| 2.2 城市轨道交通列车运行的影响因素及延误传播规律 | 第22-25页 |
| 2.2.1 城市轨道交通列车运行的影响因素 | 第22-23页 |
| 2.2.2 城市轨道交通列车运行延误的传播规律 | 第23-25页 |
| 2.3 城市轨道交通列车运行调整方法 | 第25-29页 |
| 2.3.1 列车晚点形式分类 | 第25-26页 |
| 2.3.2 列车运行调整方法 | 第26-29页 |
| 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 城市轨道交通列车运行调整模型的建立 | 第30-39页 |
| 3.1 城市轨道交通列车运行过程分析 | 第30-32页 |
| 3.1.1 列车正常运行过程分析 | 第31页 |
| 3.1.2 列车晚点运行过程分析 | 第31-32页 |
| 3.2 城市轨道交通列车运行调整模型的目标函数 | 第32-37页 |
| 3.2.1 城市轨道交通列车运输组织考核指标 | 第32-33页 |
| 3.2.2 城市轨道交通列车运行调整目标函数的建立 | 第33-37页 |
| 3.3 城市轨道交通列车运行调整模型的约束条件 | 第37-38页 |
| 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 城市轨道交通列车运行调整模型的求解算法 | 第39-53页 |
| 4.1 常用模型算法对比分析 | 第39-41页 |
| 4.1.1 常用模型算法概述 | 第39-40页 |
| 4.1.2 常用模型算法对比分析 | 第40-41页 |
| 4.2 微粒群算法概述 | 第41-44页 |
| 4.2.1 微粒群算法的基本原理 | 第41-43页 |
| 4.2.2 微粒群算法的求解步骤 | 第43-44页 |
| 4.3 基于PSO算法的城市轨道交通列车运行调整模型求解步骤 | 第44-50页 |
| 4.3.1 微粒编码 | 第44-47页 |
| 4.3.2 种群初始化 | 第47-48页 |
| 4.3.3 适应度函数的确定 | 第48页 |
| 4.3.4 控制参数的选取 | 第48-50页 |
| 4.4 城市轨道交通列车运行调整流程设计 | 第50-52页 |
| 4.4.1 城市轨道交通列车运行调整总体框架 | 第50-51页 |
| 4.4.2 城市轨道交通列车运行调整流程设计 | 第51-52页 |
| 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于PSO算法的西安市地铁2号线列车运行调整仿真 | 第53-70页 |
| 5.1 西安市地铁2号线概述 | 第53-54页 |
| 5.2 西安市地铁2号线列车运行调整仿真 | 第54-69页 |
| 5.2.1 构造计划时刻表 | 第54-56页 |
| 5.2.2 输入基本参数 | 第56页 |
| 5.2.3 PSO算法仿真 | 第56-69页 |
| 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论与展望 | 第70-72页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录——城市轨道交通列车运行调整PSO算法（摘录） | 第76-94页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
