| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目标及研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 公交车辆GPS数据预处理方法 | 第18-30页 |
| 2.1 公交GPS应用及地图匹配技术 | 第18-20页 |
| 2.1.1 公交GPS应用 | 第18-19页 |
| 2.1.2 地图匹配技术 | 第19-20页 |
| 2.2 公交GPS数据特性 | 第20-23页 |
| 2.2.1 公交GPS数据信息含义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 公交GPS数据特性 | 第21-22页 |
| 2.2.3 公交GPS原始数据存在的问题 | 第22-23页 |
| 2.3 公交GPS数据预处理方法 | 第23-29页 |
| 2.3.1 公交线路路段的划分 | 第23-25页 |
| 2.3.2 公交GPS数据筛选 | 第25-26页 |
| 2.3.3 公交GPS数据路段匹配 | 第26-28页 |
| 2.3.4 公交GPS数据点位点投影校正 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 公交车辆运行特性分析与行程时间预测方法 | 第30-52页 |
| 3.1 公交车辆运行特性 | 第30-47页 |
| 3.1.1 公交车辆运行时空特性概述 | 第30-33页 |
| 3.1.2 行程时间 | 第33-38页 |
| 3.1.3 公交车辆运行延误 | 第38-45页 |
| 3.1.4 公交车辆行车速度研究 | 第45-47页 |
| 3.2 公交车辆运行状态预测方法 | 第47-51页 |
| 3.2.1 自回归求和滑动平均(ARIMA)模型 | 第47-48页 |
| 3.2.2 公交车辆运行状态预测的数据准备 | 第48-50页 |
| 3.2.3 预测模型建立流程 | 第50页 |
| 3.2.4 预测结果分析 | 第50-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于人均延误最小的多相位交叉口公交优先信号控制方法 | 第52-63页 |
| 4.1 公交优先信号控制策略 | 第52-53页 |
| 4.1.1 基础假设条件 | 第52页 |
| 4.1.2 控制目标 | 第52-53页 |
| 4.1.3 公交优先信号控制技术框架流程 | 第53页 |
| 4.2 交叉口延误计算模型 | 第53-56页 |
| 4.2.1 交叉口车辆平均延误模型 | 第53-55页 |
| 4.2.2 交叉口人均延误模型 | 第55页 |
| 4.2.3 延误模型相关技术指标 | 第55-56页 |
| 4.3 基于人均延误最小的多相位交叉口信号配时方法 | 第56-59页 |
| 4.3.1 交叉口信号配时相关技术参数 | 第56-58页 |
| 4.3.2 信号配时方法 | 第58-59页 |
| 4.4 基于动态规划的交叉口多线路公交车辆优先信号申请决策模型 | 第59-62页 |
| 4.4.1 模型基本假设 | 第59页 |
| 4.4.2 模型建立 | 第59-62页 |
| 4.4.3 模型求解 | 第62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 实例分析 | 第63-72页 |
| 5.1 基于ARIMA模型的公交车辆运行状态预测方法案例 | 第63-66页 |
| 5.1.1 实例区段选取及数据预处理 | 第63页 |
| 5.1.2 预测数据准备 | 第63-64页 |
| 5.1.3 区段行程时间预测结果分析 | 第64-66页 |
| 5.2 基于人均延误最小的多相位交叉口信号配时方法算例 | 第66-68页 |
| 5.2.1 算例介绍 | 第66页 |
| 5.2.2 算例求解要点及方法 | 第66-67页 |
| 5.2.3 配时优化结果分析 | 第67-68页 |
| 5.3 交叉口多线路公交车辆优先信号申请决策方法算例 | 第68-71页 |
| 5.3.1 阶段划分 | 第68-69页 |
| 5.3.2 优先申请情况 | 第69页 |
| 5.3.3 算例结果分析 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 主要研究成果及创新点 | 第72-73页 |
| 6.1.1 主要研究成果 | 第72-73页 |
| 6.1.2 主要创新点 | 第73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附表 | 第80-83页 |
| 附图 | 第83-85页 |
| 作者简介 | 第85页 |
