接驳地铁的微公交发车间隔优化模型和算法
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 主要符号说明 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究对象 | 第10-11页 |
| 1.3 研究意义 | 第11页 |
| 1.4 国内外研究成果综述 | 第11-15页 |
| 1.4.1 国外研究成果综述 | 第11-12页 |
| 1.4.2 国内研究成果综述 | 第12-15页 |
| 1.5 研究内容和技术路线 | 第15-18页 |
| 第二章 换乘乘客走行时间分布规律分析 | 第18-31页 |
| 2.1 城市公共交通换乘系统分析 | 第18-22页 |
| 2.1.1 城市公共交通运输工具 | 第18页 |
| 2.1.2 交通特性对比 | 第18-19页 |
| 2.1.3 交通功能定位 | 第19-20页 |
| 2.1.4 城市公共交通换乘类型、原理和方法 | 第20-22页 |
| 2.2 换乘走行时间的影响因素 | 第22-23页 |
| 2.3 换乘走行时间的数据采集 | 第23页 |
| 2.4 数据处理分析 | 第23-25页 |
| 2.4.1 样本选取 | 第23-24页 |
| 2.4.2 样本容量的确定 | 第24-25页 |
| 2.4.3 数据采集方法 | 第25页 |
| 2.5 参数估计与参数检验 | 第25-30页 |
| 2.5.1 正态分布和对数正态分布 | 第25-26页 |
| 2.5.2 极大似然估计法 | 第26页 |
| 2.5.3 换乘乘客走行时间分布拟合 | 第26-30页 |
| 2.6 截尾样本下数据的处理 | 第30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 接驳地铁的微公交发车间隔优化模型及求解 | 第31-53页 |
| 3.1 环境假设 | 第31页 |
| 3.2 换乘总时间目标模型的构建 | 第31-40页 |
| 3.2.1 乘客换乘时间分析 | 第31-32页 |
| 3.2.2 乘客换乘时间 | 第32-38页 |
| 3.2.3 总换乘时间目标模型的构建 | 第38-40页 |
| 3.3 微公交平均满载率目标模型的构建 | 第40-44页 |
| 3.3.1 车辆满载率 | 第40-42页 |
| 3.3.2 微公交平均满载率 | 第42-43页 |
| 3.3.3 微公交平均满载率目标模型的构建 | 第43-44页 |
| 3.4 多目标优化模型 | 第44-46页 |
| 3.5 模型求解及遗传算法优化设计 | 第46-51页 |
| 3.5.1 多目标优化模型求解方法 | 第46-48页 |
| 3.5.2 多目标模型求解 | 第48-50页 |
| 3.5.3 遗传算法设计 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 算例分析 | 第53-59页 |
| 4.1 算例说明 | 第53-55页 |
| 4.1.1 地铁线路、地铁站及公交站情况介绍 | 第53-54页 |
| 4.1.2 双港站换乘乘客走行时间分布函数 | 第54-55页 |
| 4.2 模型参数标定 | 第55-56页 |
| 4.3 优化结果 | 第56-58页 |
| 4.3.1 不同权重对目标函数解的影响 | 第57-58页 |
| 4.3.2 微公交发车间隔的确定 | 第58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 研究主要结论 | 第59-60页 |
| 5.2 创新点 | 第60页 |
| 5.3 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录A 遗传算法主程序代码 | 第64-68页 |
| 附录B 目标函数代码 | 第68-74页 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
