| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| ·研究背景 | 第13页 |
| ·国内外研究综述 | 第13-20页 |
| ·时空变化规律预测方法 | 第14-17页 |
| ·行程时间影响因素预测方法 | 第17-19页 |
| ·数据融合预测方法 | 第19-20页 |
| ·研究目的与意义 | 第20页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第20-23页 |
| 2 数据采集与处理 | 第23-35页 |
| ·数据采集 | 第23-27页 |
| ·公交车辆停靠站时间数据 | 第23-25页 |
| ·公交车辆站间行程时间数据 | 第25-27页 |
| ·GPS数据预处理 | 第27-33页 |
| ·GPS数据说明 | 第27-28页 |
| ·GPS数据质量控制 | 第28-30页 |
| ·GPS数据处理 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 3 公交车辆停靠站时间预测模型 | 第35-55页 |
| ·公交车辆停靠站时间影响因素分析 | 第35-39页 |
| ·公交车辆停靠站时间预测模型 | 第39-52页 |
| ·乘客上下车时间模型 | 第40-49页 |
| ·多车门客流分配模型 | 第49-50页 |
| ·停靠站时间预测模型 | 第50-52页 |
| ·预测结果分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 4 公交车辆站间行程时间预测模型 | 第55-81页 |
| ·公交车辆站间行程时间特性分析 | 第55-61页 |
| ·SOT波动性分析 | 第55-59页 |
| ·SOD波动性分析 | 第59-61页 |
| ·基于卡尔曼滤波算法的公交车辆站间行程时间预测模型 | 第61-64页 |
| ·卡尔曼滤波预测方法基本原理 | 第61-62页 |
| ·基于卡尔曼滤波的公交车辆站间行程时间预测模型 | 第62-64页 |
| ·基于时间序列的公交车辆站间行程时间预测模型 | 第64-71页 |
| ·时间序列预测方法基本原理 | 第65-66页 |
| ·基于时间序列的公交车辆站间行程时间预测模型 | 第66-71页 |
| ·预测结果分析 | 第71-79页 |
| ·基于卡尔曼滤波的公交车辆站间行程时间预测结果 | 第72-73页 |
| ·基于时间序列的公交车辆站间行程时间预测结果 | 第73-75页 |
| ·预测结果对比分析 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 5 公交车辆行程时间预测应用实例 | 第81-93页 |
| ·公交车辆行程时间预测流程 | 第81-83页 |
| ·实例线路及数据说明 | 第83-87页 |
| ·实例线路说明 | 第83页 |
| ·实例数据说明 | 第83-87页 |
| ·预测结果与误差评价 | 第87-91页 |
| ·预测结果 | 第87-90页 |
| ·预测结果分析 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 6 总结与展望 | 第93-95页 |
| ·论文主要工作 | 第93-94页 |
| ·研究展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-97页 |
| 作者简历 | 第97-101页 |
| 学位论文数据集 | 第101页 |