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基于短时客流混合预测的枢纽站预警机制研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-14页
        1.2.1 短时客流预测第12-13页
        1.2.2 交通流状态识别与预警调控第13-14页
    1.3 论文的研究内容与技术路线第14-16页
    本章小结第16-17页
第2章 城市轨道交通枢纽客流分析第17-25页
    2.1 城市轨道交通客流时间特性第17-18页
        2.1.1 周期稳定性第17页
        2.1.2 随机性第17-18页
        2.1.3 突变性第18页
    2.2 城市轨道交通客流空间特性第18-20页
        2.2.1 汇集性第18-19页
        2.2.2 转移性第19页
        2.2.3 不均衡性第19-20页
        2.2.4 多选择性第20页
    2.3 城市轨道交通乘客行为特性第20-21页
        2.3.1 便捷性第20-21页
        2.3.2 舒适性第21页
        2.3.3 简易性第21页
        2.3.4 差异性第21页
    2.4 行人交通参数分析第21-24页
        2.4.1 密度速度关系第22-23页
        2.4.2 密度流量关系第23-24页
        2.4.3 流量行人占据空间关系第24页
    本章小结第24-25页
第3章 城市轨道交通短时客流预测第25-38页
    3.1 模型选择分析第25-26页
    3.2 BP神经网络模型第26-31页
        3.2.1 理论介绍第26-28页
        3.2.2 模型建立第28-30页
        3.2.3 误差分析第30-31页
    3.3 时间序列模型第31-36页
        3.3.1 理论介绍第31-33页
        3.3.2 模型建立第33-35页
        3.3.3 模型验证第35-36页
    3.4 组合验证第36-37页
    本章小结第37-38页
第4章 城市轨道交通枢纽预警等级识别机理第38-53页
    4.1 枢纽主要服务设施分析第38-41页
        4.1.1 站台第38-39页
        4.1.2 楼扶梯第39-40页
        4.1.3 自动检票机第40-41页
    4.2 确定预警阈值第41-46页
        4.2.1 站台第41-44页
        4.2.2 楼扶梯第44-45页
        4.2.3 自动检票机第45-46页
        4.2.4 预警等级划分第46页
    4.3 构建预警等级识别模型第46-52页
        4.3.1 云模型定义第47-49页
        4.3.2 标准云模型的建立第49-51页
        4.3.3 待识别云模型的建立第51页
        4.3.4 待识别云和标准云的相似度计算第51-52页
    本章小结第52-53页
第5章 城市轨道交通枢纽站预警机制第53-58页
    5.1 预警整体思路第53-54页
    5.2 预警机制第54页
    5.3 调控措施第54-56页
        5.3.1 信息引导第54-55页
        5.3.2 行人流控制第55页
        5.3.3 优化方式第55页
        5.3.4 日常管理手段第55页
        5.3.5 智能技术手段第55-56页
    5.4 不同预警等级下应对措施第56-57页
        5.4.1 绿色应对策略第56页
        5.4.2 黄色应对策略第56页
        5.4.3 橙色应对策略第56页
        5.4.4 红色应对策略第56-57页
        5.4.5 突发事件下的被动应急预案第57页
    本章小结第57-58页
第6章 实例计算第58-68页
    6.1 站点概况第58页
    6.2 调查方案第58-60页
    6.3 数据分析第60页
    6.4 模型应用第60-67页
        6.4.1 短时客流混合预测第61页
        6.4.2 待识别模型识别第61-65页
        6.4.3 预警调控措施第65-67页
    本章小结第67-68页
第7章 总结及展望第68-69页
    7.1 论文总述第68页
    7.2 展望第68-69页
参考文献第69-71页
致谢第71页

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