基于泊位短时预测的停车换乘路径优选研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 停车换乘研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.2 泊位短时预测研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容及框架 | 第16-19页 |
| 第2章 停车换乘路径选择相关理论基础 | 第19-26页 |
| 2.1 个人出行选择影响因素分析 | 第19-21页 |
| 2.1.1 个人出行选择过程 | 第19页 |
| 2.1.2 出行选择影响因素 | 第19-21页 |
| 2.2 停车换乘有效泊位概述及预测方法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 有效泊位概述 | 第21页 |
| 2.2.2 预测方法分析 | 第21-23页 |
| 2.3 出行时间价值及计算方法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 改进BP神经网络泊位短时预测算法研究 | 第26-44页 |
| 3.1 泊位短时预测概述 | 第26-27页 |
| 3.1.1 泊位短时预测简介 | 第26-27页 |
| 3.1.2 预测的原则与步骤 | 第27页 |
| 3.2 BP神经网络算法基本原理和步骤 | 第27-33页 |
| 3.2.1 BP神经网络算法数学基础 | 第27-30页 |
| 3.2.2 BP神经网络算法步骤 | 第30-31页 |
| 3.2.3 BP神经网络初始值设定方法 | 第31-33页 |
| 3.3 ABC-LM算法优化BP神经网络 | 第33-36页 |
| 3.4 实例分析 | 第36-43页 |
| 3.4.1 样本数据选取 | 第36-37页 |
| 3.4.2 验证与分析 | 第37-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 停车换乘路径优选方法研究 | 第44-61页 |
| 4.1 停车换乘出行全过程 | 第44-45页 |
| 4.2 出行路径分段筛选方法 | 第45-50页 |
| 4.2.1 停车换乘站点筛选方法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 私家车出行段筛选方法 | 第46-49页 |
| 4.2.3 公共交通出行段筛选方法 | 第49-50页 |
| 4.3 出行全过程广义费用模型 | 第50-52页 |
| 4.4 模型参数标定 | 第52-60页 |
| 4.4.1 调查方案设计 | 第52-54页 |
| 4.4.2 调查结果分析 | 第54-56页 |
| 4.4.3 出行全过程时间价值计算 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 算例分析 | 第61-72页 |
| 5.1 算例设计 | 第61页 |
| 5.2 分段备选方案确定 | 第61-67页 |
| 5.2.1 私家车出行段备选路径确定 | 第63-65页 |
| 5.2.2 公共交通出行段备选线路确定 | 第65-67页 |
| 5.3 停车换乘最优路径确定 | 第67-69页 |
| 5.4 路径优选方法评价 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 1.主要成果 | 第72页 |
| 2.展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
