| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第17-25页 |
| 1.3.1 基于活动的出行需求模型研究综述 | 第17-19页 |
| 1.3.2 不确定条件下的出行路径选择行为研究综述 | 第19-21页 |
| 1.3.3 出发时间选择行为研究综述 | 第21-22页 |
| 1.3.4 行为理论和决策过程研究综述 | 第22-24页 |
| 1.3.5 研究中存在的问题 | 第24-25页 |
| 1.4 研究内容和技术路线 | 第25-27页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第25-26页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第26-27页 |
| 第2章 活动-出行决策行为分析 | 第27-41页 |
| 2.1 活动-出行理论基础 | 第27-30页 |
| 2.1.1 活动理论基本思想 | 第27-28页 |
| 2.1.2 活动-出行选择维度 | 第28-30页 |
| 2.2 出行行为决策理论 | 第30-34页 |
| 2.2.1 随机效用理论 | 第30-31页 |
| 2.2.2 有限理性理论 | 第31-32页 |
| 2.2.3 后悔理论 | 第32-34页 |
| 2.3 有限理性下活动-出行决策过程关键行为要素界定 | 第34-38页 |
| 2.3.1 活动-出行决策过程 | 第34-35页 |
| 2.3.2 空间知识 | 第35-36页 |
| 2.3.3 搜索 | 第36-37页 |
| 2.3.4 决策规则 | 第37页 |
| 2.3.5 信息 | 第37-38页 |
| 2.3.6 学习 | 第38页 |
| 2.4 有限理性下基于规则的出行路径和出发时间选择决策 | 第38-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 出行意愿调查方案设计 | 第41-55页 |
| 3.1 出行调查方法 | 第41-42页 |
| 3.2 居民出行行为意愿调查方案设计 | 第42-44页 |
| 3.2.1 调查方案设计内容 | 第42-43页 |
| 3.2.2 SP 调查属性选择及情境设计 | 第43-44页 |
| 3.3 出行路径选择意愿调查方案设计 | 第44-50页 |
| 3.3.1 出行路径选择调查方案内容 | 第44-45页 |
| 3.3.2 出行路径选择行为意愿调查 | 第45-50页 |
| 3.4 出发时间选择意愿调查方案设计 | 第50-54页 |
| 3.4.1 出发时间选择调查方案内容 | 第50-51页 |
| 3.4.2 出发时间选择行为意愿调查 | 第51-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于规则的出行路径选择行为 | 第55-81页 |
| 4.1 出行路径选择行为调查数据分析 | 第55-57页 |
| 4.2 空间知识和学习 | 第57-59页 |
| 4.3 出行路径搜索规则 | 第59-68页 |
| 4.3.1 基于规则的搜索模型规范 | 第60-66页 |
| 4.3.2 连续属性离散化及属性选择结果 | 第66-68页 |
| 4.4 基于 RIPPER 算法的路径搜索规则 | 第68-74页 |
| 4.4.1 RIPPER 算法 | 第69-70页 |
| 4.4.2 模型估计及结果分析 | 第70-74页 |
| 4.5 搜索收益和搜索成本 | 第74-76页 |
| 4.5.1 主观搜索收益 | 第74-75页 |
| 4.5.2 感知搜索成本 | 第75-76页 |
| 4.6 基于 RIPPER 算法的路径选择模型 | 第76-78页 |
| 4.6.1 路径选择数据来源 | 第76页 |
| 4.6.2 模型估计及结果分析 | 第76-78页 |
| 4.7 本章小结 | 第78-81页 |
| 第5章 基于后悔最小化的出行路径选择行为 | 第81-97页 |
| 5.1 后悔最小化模型 | 第81-83页 |
| 5.1.1 后悔理论的两种一般形式 | 第81页 |
| 5.1.2 随机后悔函数 | 第81-83页 |
| 5.2 RRM 与 RUM 模型对比分析 | 第83-90页 |
| 5.2.1 决策过程分析 | 第83-87页 |
| 5.2.2 选择概率分析 | 第87-90页 |
| 5.3 RRM-MNL 路径选择模型 | 第90-95页 |
| 5.3.1 模型参数估计 | 第90-92页 |
| 5.3.2 模型结果分析 | 第92-93页 |
| 5.3.3 敏感性分析 | 第93-95页 |
| 5.4 本章小结 | 第95-97页 |
| 第6章 基于规则的出发时间选择行为 | 第97-111页 |
| 6.1 出发时间选择行为调查数据分析 | 第97-100页 |
| 6.2 知识和学习 | 第100页 |
| 6.3 主观搜索收益和感知搜索成本 | 第100-101页 |
| 6.4 基于 PART 决策树算法的出发时间搜索规则 | 第101-107页 |
| 6.4.1 连续属性离散化及属性选择 | 第102-104页 |
| 6.4.2 PART 决策树算法 | 第104-105页 |
| 6.4.3 模型估计及结果分析 | 第105-107页 |
| 6.5 基于 RIPPER 算法的出发时间选择规则 | 第107-108页 |
| 6.5.1 出发时间选择数据来源 | 第107页 |
| 6.5.2 模型估计及结果分析 | 第107-108页 |
| 6.6 本章小结 | 第108-111页 |
| 第7章 总结与展望 | 第111-113页 |
| 7.1 主要工作总结 | 第111页 |
| 7.2 创新点 | 第111-112页 |
| 7.3 研究展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-119页 |
| 附录 1 出行路径选择行为调查问卷 | 第119-121页 |
| 附录 2 出行路径选择意愿调查问卷 | 第121-123页 |
| 附录 3 出发时间选择意愿调查问卷 | 第123-127页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第127-129页 |
| 致谢 | 第129页 |
