| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-13页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第11页 |
| 1.1.1 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.1.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.2 课题研究的意义、方法及拟解决的问题 | 第11-13页 |
| 1.2.1 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2.2 课题研究的方法 | 第12页 |
| 1.2.3 拟解决的问题 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究的创新之处 | 第13页 |
| 1.3.1 研究角度的创新 | 第13页 |
| 1.3.2 理论观点的创新 | 第13页 |
| 1.3.3 实践应用的创新 | 第13页 |
| 第二章 武汉地铁客流导视系统现状与存在的问题 | 第13-17页 |
| 2.1 现状 | 第13-15页 |
| 2.1.1 进站 | 第13-14页 |
| 2.1.2 购票 | 第14页 |
| 2.1.3 候车 | 第14-15页 |
| 2.1.4 乘车 | 第15页 |
| 2.1.5 出站与换乘 | 第15页 |
| 2.2 问题 | 第15-17页 |
| 2.2.1 站口数量与位置分配问题 | 第15-16页 |
| 2.2.2 同台换乘问题 | 第16页 |
| 2.2.3 标识牌指引不清晰 | 第16页 |
| 2.2.4 无候车引导 | 第16页 |
| 2.2.5 事故预警与处置系统导向不完善 | 第16-17页 |
| 第三章 关于地铁导视系统元素构成 | 第17-21页 |
| 3.1 地铁导视系统标识详解 | 第17-18页 |
| 3.1.1 位置标识 | 第17页 |
| 3.1.2 指示标识 | 第17页 |
| 3.1.3 图解标识 | 第17-18页 |
| 3.1.4 限制标识 | 第18页 |
| 3.2 地铁导视系统设计原则 | 第18-19页 |
| 3.2.1 地铁行业属性 | 第18页 |
| 3.2.2 地铁导视系统一般遵循的原则 | 第18-19页 |
| 3.3 地铁导视系统设计要素 | 第19-21页 |
| 3.3.1 文字 | 第19-20页 |
| 3.3.2 图形符号 | 第20页 |
| 3.3.3 色彩 | 第20-21页 |
| 第四章 大数据分析对地铁运营及导视的影响 | 第21-24页 |
| 4.1 大数据分析 | 第21-22页 |
| 4.1.1 大数据分析的定义 | 第21页 |
| 4.1.2 大数据分析与传统数据分析的区别 | 第21-22页 |
| 4.1.3 大数据分析特征 | 第22页 |
| 4.2 大数据带来地铁领域的思维变革 | 第22-23页 |
| 4.2.1 不再进行地铁数据抽样分析，而是地铁对所有数据进行分析12 | 第22-23页 |
| 4.2.2 不是对地铁数据进行精确分析，而是要地铁数据做混杂性分析 | 第23页 |
| 4.2.3 不要纠结于“为什么”，而要让数据自己“告诉”我们应该怎样设计。 | 第23页 |
| 4.3 大数据分析在地铁领域中的应用 | 第23-24页 |
| 4.3.1 信息化运营 | 第23页 |
| 4.3.2 地铁客流预警 | 第23-24页 |
| 4.3.3 用大数据分析降低运营成本 | 第24页 |
| 4.3.4 安全隐患登记 | 第24页 |
| 第五章 基于大数据背景下的地铁导视系统思考 | 第24-27页 |
| 5.1 地铁站外人流导视 | 第24-25页 |
| 5.2 进站口人流控制导视 | 第25页 |
| 5.3 屏蔽门上方客流排队上车实时显示 | 第25-27页 |
| 第六章 结论 | 第27-28页 |
| 6.1 主要研究工作及成果 | 第27-28页 |
| 致谢 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-30页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文及作品情况 | 第30页 |
