基于一卡通数据分析的通勤性定制公交线路规划
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-17页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第17页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 研究框架与技术路线 | 第18-19页 |
| 第2章 基于一卡通数据的通勤出行信息识别方法 | 第19-29页 |
| 2.1 研究数据特征 | 第19-21页 |
| 2.1.1 数据描述 | 第19-20页 |
| 2.1.2 数据关联关系 | 第20-21页 |
| 2.2 通勤群体的识别方法 | 第21-22页 |
| 2.2.1 识别思路 | 第21页 |
| 2.2.2 识别步骤 | 第21-22页 |
| 2.3 居住地和工作地的识别方法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 识别思路 | 第22-23页 |
| 2.3.2 首次出行记录的提取方法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 上车站点的识别 | 第24-25页 |
| 2.3.4 居住地和工作地的识别 | 第25-26页 |
| 2.4 中途停驻点的判断方法 | 第26-28页 |
| 2.4.1 中途停驻点的判断目的 | 第26-27页 |
| 2.4.2 换乘的识别方法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 通勤性定制公交出行方式转移模型 | 第29-41页 |
| 3.1 客流来源分析 | 第29-30页 |
| 3.1.1 公共交通与定制公交客流的关系 | 第29页 |
| 3.1.2 研究客流范围 | 第29-30页 |
| 3.2 模型选择及Logit模型基本理论 | 第30-32页 |
| 3.2.1 模型选择 | 第30页 |
| 3.2.2 Logit模型基本理论 | 第30-32页 |
| 3.3 通勤出行方式转移模型 | 第32-38页 |
| 3.3.1 地铁向定制公交转移模型 | 第32-35页 |
| 3.3.2 常规公交向定制公交转移模型 | 第35-37页 |
| 3.3.3 常规公交&地铁向定制公交转移模型 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-41页 |
| 第4章 通勤性定制公交线路规划模型 | 第41-51页 |
| 4.1 规划原则 | 第41页 |
| 4.2 单目标优化模型的建立 | 第41-46页 |
| 4.2.1 问题分析 | 第41-44页 |
| 4.2.2 模型建立 | 第44-46页 |
| 4.3 基于基本遗传算法的求解算法设计 | 第46-49页 |
| 4.3.1 遗传算法的基本步骤 | 第46-47页 |
| 4.3.2 求解算法设计 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 实例分析 | 第51-59页 |
| 5.1 数据导入与数据处理 | 第51-53页 |
| 5.1.1 数据导入与预处理 | 第51-52页 |
| 5.1.2 数据处理 | 第52-53页 |
| 5.2 通勤性定制公交需求时空特性分析 | 第53-55页 |
| 5.3 通勤性定制公交线路规划 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 全文总结 | 第59页 |
| 6.2 研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
