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基于出行者学习行为的网络交通流演化研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-25页
    1.1 研究背景和研究目的第11-13页
    1.2 研究综述第13-19页
        1.2.1 日变网络交通流分配模型第13-15页
        1.2.2 基于学习理论的出行者的路径选择行为研究第15-17页
        1.2.3 交通信息对日变交通动态的影响研究第17-19页
    1.3 研究内容第19-22页
    1.4 研究意义第22-23页
    1.5 本章小结第23-25页
第二章 强化学习和社会学习研究路径选择行为的适用性第25-35页
    2.1 出行者逐日路径选择的特点第25-28页
        2.1.1 出行环境的不确定性第25-26页
        2.1.2 出行者的有限理性第26-27页
        2.1.3 出行选择的满意原则第27页
        2.1.4 出行选择的随意性第27-28页
    2.2 强化学习研究路径选择行为的适用性第28-31页
        2.2.1 强化学习理论概述第28-29页
        2.2.2 强化学习的适用性第29-31页
    2.3 社会学习研究路径选择行为的适用性第31-34页
        2.3.1 社会学习理论概述第31-32页
        2.3.2 社会学习的适应性第32-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第三章 基于强化学习的出行者的逐日路径选择模型第35-57页
    3.1 引言第35-36页
    3.2 建模第36-39页
        3.2.1 出行者逐日路径选择过程第36页
        3.2.2 出行者逐日路径选择模型第36-39页
    3.3 模型性质第39-50页
        3.3.1 仿真程序和测试路网第39-41页
        3.3.2 记忆能力对日变交通动态的影响第41-47页
        3.3.3 学习能力对日变交通动态的影响第47-50页
    3.4 模型应用第50-55页
        3.4.1 路段容量退化场景第50-52页
        3.4.2 路段容量是随机值的场景第52-55页
    3.5 本章小结第55-57页
第四章 他人出行经验对出行者路径选择影响的实证研究第57-87页
    4.1 引言第57-58页
    4.2 他人出行经验影响个体路径选择的情景分析第58-59页
    4.3 他人出行经验影响个体路径选择的实证调查第59-63页
        4.3.1 数据收集第60-61页
        4.3.2 统计分析第61-63页
    4.4 他人出行经验对个体路径选择的影响机制第63-80页
        4.4.1 信息采纳模型概述第63-65页
        4.4.2 概念模型构建第65-67页
        4.4.3 研究假设第67-70页
        4.4.4 变量的测量第70-74页
        4.4.5 数据的收集第74-75页
        4.4.6 数据分析第75-80页
    4.5 讨论与启示第80-84页
        4.5.1 结果讨论第80-81页
        4.5.2 结果启示-路径选择社会交互的真实场景分析第81-84页
    4.6 本章小结第84-87页
第五章 社会交互影响下的日变交通动态第87-111页
    5.1 引言第87-88页
    5.2 基于社会交互的出行者的路径选择模型第88-92页
        5.2.1 交通路网第88-89页
        5.2.2 出行者之间的社会交互和社会学习第89-91页
        5.2.3 出行者的逐日路径选择行为建模第91-92页
    5.3 路网流量的演化第92-97页
    5.4 模型性质第97-102页
    5.5 数值仿真第102-109页
        5.5.1 场景设置第102-103页
        5.5.2 简单路网第103-106页
        5.5.3 复杂路网第106-109页
    5.6 本章小结第109-111页
第六章 总结与展望第111-115页
    6.1 研究总结第111-112页
    6.2 创新点第112-113页
    6.3 研究不足与展望第113-115页
参考文献第115-135页
发表论文和参与科研情况第135-137页
附录A:问卷一第137-141页
附录B:问卷二第141-146页
附录C第146-148页
致谢第148-149页

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