| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的主要内容及技术路线 | 第14-17页 |
| 1.3.1 论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文的研究方法和技术路线 | 第15-17页 |
| 第二章 城市轨道交通系统 | 第17-29页 |
| 2.1 城市轨道交通概述 | 第17-25页 |
| 2.1.1 城市轨道交通的产生与发展 | 第17-20页 |
| 2.1.2 城市轨道交通的定义及分类 | 第20-23页 |
| 2.1.3 城市轨道交通的特点 | 第23-25页 |
| 2.2 城市轨道交通适用性 | 第25-28页 |
| 2.2.1 城市轨道交通适用性含义 | 第25-26页 |
| 2.2.2 城市轨道交通与城市发展之间的适用关系 | 第26-28页 |
| 2.2.3 城市轨道交通适用性的表现形式 | 第28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 城市轨道交通系统适用性评价指标的选择 | 第29-39页 |
| 3.1 评价指标的选择原则 | 第29-30页 |
| 3.2 评价指标的确定及其意义 | 第30-34页 |
| 3.3 基于SPSS聚类的方法对评价城市进行分类 | 第34-37页 |
| 3.3.1 模糊聚类的具体步骤 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于SPSS软件的对样本城市进行模糊聚类 | 第35-37页 |
| 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于BP神经网络城市轨道交通适用性评价模型的构建 | 第39-56页 |
| 4.1 BP神经网络概述 | 第39-45页 |
| 4.1.1 BP神经网络的模型与结构 | 第39-41页 |
| 4.1.2 BP神经网络的学习规则 | 第41-43页 |
| 4.1.3 BP神经网络的设计步骤 | 第43-45页 |
| 4.2 选择BP神经网络进行适用性评价的优势 | 第45-46页 |
| 4.3 BP神经网络的不足 | 第46页 |
| 4.4 BP神经网络的构建 | 第46-52页 |
| 4.5 BP神经网络的仿真应用及最优模型的比选 | 第52-55页 |
| 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 实例分析 | 第56-60页 |
| 5.1 大连市概况 | 第56-57页 |
| 5.2 运用BP神经网络模型进行实例评价 | 第57-58页 |
| 5.3 评价结果分析 | 第58-59页 |
| 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |