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城市轨道交通初期客流预测效果后评估研究--以宁波市为例

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 选题背景第11-12页
        1.1.1 国内轨道交通建设快速发展中暴露出诸多问题第11-12页
        1.1.2 轨道交通客流预测工作体系仍具有一定局限性第12页
    1.2 研究目的及意义第12-13页
    1.3 国内外研究现状第13-17页
        1.3.1 轨道交通客流预测后评估研究现状第13-15页
        1.3.2 轨道交通客流发展影响因素及客流预测风险研究现状第15-17页
    1.4 研究内容与技术路线第17-19页
第2章 传统客流预测及初期客流预测后评估理论研究第19-33页
    2.1 传统客流预测方法理论研究第19-30页
        2.1.1 轨道交通客流预测主要内容第19页
        2.1.2 传统四阶段法轨道交通客流预测模型第19-22页
        2.1.3 各阶段客流预测影响因素第22-30页
    2.2 初期客流预测后评的基本内涵第30-32页
        2.2.1 客流后评估概念及目的第30页
        2.2.2 初期客流后评估的特点第30-31页
        2.2.3 初期客流后评估的主要内容第31页
        2.2.4 初期客流后评估的基础数据第31-32页
    2.3 本章小结第32-33页
第3章 城市轨道交通初期客流预测效果对比分析第33-62页
    3.1 宁波市轨道交通1号线初期客流预测效果对比分析第33-55页
        3.1.1 宁波市轨道交通1号线工可阶段客流预测回顾第33-38页
        3.1.2 初期客流预测对比评估指标第38-46页
        3.1.3 差异原因总结第46-55页
    3.2 其余城市轨道交通初期客流预测差异分析第55-58页
        3.2.1 上海地铁5号线第55-57页
        3.2.2 北京地铁5号线第57-58页
    3.3 初期客流预测风险因素识别第58-61页
    3.4 本章小结第61-62页
第4章 轨道交通初期客流与风险因素关系研究第62-87页
    4.1 风险因素描述指标第62-69页
        4.1.1 选取原则第62-63页
        4.1.2 土地利用及人口岗位描述指标第63-67页
        4.1.3 交通衔接描述指标第67-69页
        4.1.4 交通区位指标第69页
    4.2 关系模型构建第69-78页
        4.2.1 遗传算法优化的BP神经网络模型概述第70-72页
        4.2.2 模型建立及验证第72-78页
    4.3 各描述指标对初期车站客流影响分析第78-85页
        4.3.1 站点聚类第78-79页
        4.3.2 各描述指标分析第79-85页
    4.4 本章小结第85-87页
第5章 应对初期客流低于预期的建议第87-93页
    5.1 提高初期客流预测可信度的建议第87-89页
        5.1.1 提升基础数据实时性与准确性第87-88页
        5.1.2 加强初期客流敏感性分析第88-89页
    5.2 提高轨道交通初期客流效益的建议第89-92页
        5.2.1 对站点周边土地利用的改善意见第89-90页
        5.2.2 优化完善轨道交通同地面交通衔接的建议第90-91页
        5.2.3 改善轨道交通运营组织第91-92页
    5.3 本章小结第92-93页
结论与展望第93-96页
    1. 研究结论第93-94页
    2. 研究展望第94-96页
致谢第96-97页
参考文献第97-99页

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