| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 选题目的及意义 | 第12页 |
| 1.3 主要内容和技术路线 | 第12-15页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第13-15页 |
| 2 相关概念及国内外研究现状 | 第15-33页 |
| 2.1 轨道交通路网概述 | 第15-26页 |
| 2.1.1 轨道交通路网基本形态 | 第15-16页 |
| 2.1.2 轨道交通发展现状 | 第16-18页 |
| 2.1.3 北京轨道交通路网基本特征分析 | 第18-26页 |
| 2.2 安全域空间理论 | 第26-28页 |
| 2.3 轨道交通安全状态研究现状 | 第28-31页 |
| 2.3.1 安全状态影响因素分析 | 第28-30页 |
| 2.3.2 安全状态评估理论方法 | 第30-31页 |
| 2.4 安全状态预测研究现状 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于主成分分析的轨道交通路网安全状态特征提取 | 第33-49页 |
| 3.1 轨道交通路网安全状态变量择取 | 第33-39页 |
| 3.1.1 安全性状态变量择取 | 第34-36页 |
| 3.1.2 可靠性状态变量择取 | 第36-39页 |
| 3.2 主成分分析的基本原理 | 第39-43页 |
| 3.3 基于主成分分析的安全状态特征提取 | 第43-48页 |
| 3.3.1 轨道交通路网安全状态变量分析 | 第44-46页 |
| 3.3.2 基于主成分分析的轨道交通路网安全状态特征提取 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于IT2FCM和TOPSIS的轨道交通路网安全状态评估 | 第49-67页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 二型模糊模糊C均值聚类原理 | 第50-59页 |
| 4.2.1 二型模糊集合 | 第50-51页 |
| 4.2.2 FCM算法 | 第51-54页 |
| 4.2.3 IT2FCM算法 | 第54-59页 |
| 4.3 基于TOPSIS的安全域等级划分 | 第59-60页 |
| 4.4 算例分析 | 第60-66页 |
| 4.4.1 实验准备 | 第61-64页 |
| 4.4.2 安全状态评估结果及分析 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 基于GA-SVR模型的轨道交通路网安全状态预测 | 第67-81页 |
| 5.1 引言 | 第67-68页 |
| 5.2 基于ARMA模型的轨道交通路网安全状态预测模型 | 第68-70页 |
| 5.3 基于GA-SVR模型的轨道交通路网安全状态预测模型 | 第70-74页 |
| 5.3.1 支持向量回归模型 | 第70-72页 |
| 5.3.2 基于GA-SVR的安全状态预测模型 | 第72-74页 |
| 5.4 算例分析 | 第74-80页 |
| 5.4.1 ARMA模型预测 | 第74-76页 |
| 5.4.2 GA-SVR模型预测 | 第76-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 6 总结与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 附录A | 第89-91页 |
| 附录B | 第91-93页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第93-97页 |
| 学位论文数据集 | 第97页 |
