摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
1 绪论 | 第9-16页 |
·引言 | 第9页 |
·选题的目的及意义 | 第9-10页 |
·当前常用的铁路客货运量预测方法及各种方法存在的不足 | 第10-12页 |
·常用预测方法介绍 | 第10-11页 |
·常用的铁路客货运量预测方法存在的不足 | 第11-12页 |
·客运量预测的内容和运输需求 | 第12-15页 |
·客运量预测的内容 | 第12-14页 |
·运输需求 | 第14-15页 |
·论文研究的主要内容和研究方法 | 第15-16页 |
2 四阶段法与人工神经网络 | 第16-28页 |
·客流预测的四阶段法 | 第16-18页 |
·四阶段法概述 | 第16页 |
·传统四阶段法的局限性 | 第16-18页 |
·人工神经网络简介 | 第18-19页 |
·人工神经网络的特点 | 第19页 |
·神经网络计算和传统计算的比较 | 第19-20页 |
·误差反传神经网络 | 第20页 |
·改进的BP神经网络原理 | 第20-21页 |
·样本与权的规范化 | 第21-24页 |
·改进BP算法学习过程的具体步骤和流程图 | 第24-28页 |
·改进BP算法学习过程的具体步骤 | 第24-26页 |
·改进BP算法学习过程的流程图 | 第26-28页 |
3 应用神经网络和四阶段法进行运量的预测 | 第28-54页 |
·本线路地理位置及径路 | 第28页 |
·研究年度路网构成 | 第28页 |
·吸引范围内经济概况 | 第28-32页 |
·行政区划、面积、人口和产值 | 第28页 |
·资源分布及开发情况 | 第28-30页 |
·国民经济现状及发展 | 第30页 |
·工农牧业及外贸旅游业概述 | 第30-31页 |
·交通运输现状及发展 | 第31-32页 |
·预测的实现 | 第32-54页 |
·运量预测思路和方法 | 第32页 |
·应用神经网络预测运量的发生吸引 | 第32-37页 |
·敦煌线交通运量的分布 | 第37-41页 |
·诱发客流 | 第41-48页 |
·交通量分配模型 | 第48-52页 |
·敦煌铁路旅客需求量 | 第52-54页 |
4 敦煌新线柳园—敦煌段客、货周转量以及运价的计算 | 第54-70页 |
·客流密度及客运周转量 | 第54-56页 |
·货流密度及货运周转量 | 第56-58页 |
·线路运价计算 | 第58-70页 |
·敦煌铁路成本预测 | 第58-59页 |
·相关经济指标的确定 | 第59-63页 |
·敦煌铁路运价制定 | 第63-70页 |
5 敦煌铁路的近远期营销策略 | 第70-77页 |
·当前铁路营销工作中存在的问题 | 第70页 |
·解决营销工作中存在问题的思路 | 第70-73页 |
·敦煌铁路的客流现状及客源构成分析 | 第73-74页 |
·敦煌铁路营销策略 | 第74-77页 |
结论 | 第77-78页 |
致谢 | 第78-79页 |
参考文献 | 第79-82页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第82页 |