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基于车内环境复杂度的公交乘客心理行程时间研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 课题来源第9页
        1.1.2 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 乘客公交车内心理与行为特征研究现状第10-11页
        1.2.2 交通环境复杂度量化研究现状第11页
        1.2.3 心理行程时间预测研究现状第11-13页
    1.3 主要研究内容第13-14页
    1.4 研究方法及技术路线第14-16页
第2章 公交乘客心理行程时间偏差指标特性研究第16-31页
    2.1 公交车内乘客心理行为特征与调查第16-21页
        2.1.1 出行者心理行为特征第16-17页
        2.1.2 公交车内乘客心理行为特征调查第17-19页
        2.1.3 调查数据结果及概况分析第19-21页
    2.2 公交心理行程时间偏差指标及分布特性第21-25页
        2.2.1 公交心理行程时间与公交实际行程时间第21页
        2.2.2 公交心理行程时间偏差指标第21-22页
        2.2.3 公交车内心理行程时间偏差指标分布特性与检验第22-25页
    2.3 公交心理行程时间偏差率影响因素及相关性分析第25-30页
        2.3.1 公交心理行程时间偏差率影响因素特性分析第25-27页
        2.3.2 相关分析概述第27页
        2.3.3 公交心理行程时间偏差率影响因素相关性分析第27-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 公交车内环境复杂度量化与分级研究第31-41页
    3.1 公交车内环境复杂度的定义第31页
    3.2 公交车内环境复杂度评价指标选取第31-35页
        3.2.1 指标选取的原则第31-32页
        3.2.2 公交车内环境复杂度评价指标及特性分析第32-35页
    3.3 公交车内环境复杂度量化与分级第35-40页
        3.3.1 模型建立第35-36页
        3.3.2 模型实例及检验第36-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于车内环境复杂度的公交乘客心理行程时间预测第41-63页
    4.1 公交心理行程时间预测方法确定第41-43页
        4.1.1 预测方法综述第41-42页
        4.1.2 BP神经网络预测方法第42-43页
    4.2 BP神经网络模型设计与构建第43-47页
        4.2.1 初始权值设计第43页
        4.2.2 BP网络的结构与参数第43-45页
        4.2.3 各层神经元个数及参数的确定第45-46页
        4.2.4 输入-输出数据预处理第46页
        4.2.5 BP网络算法改进第46-47页
        4.2.6 BP网络训练与测试第47页
    4.3 基于车内环境复杂度的公交心理行程时间预测模型第47-62页
        4.3.1 公交心理行程时间的主要影响因素第47-49页
        4.3.2 公交心理行程时间BP神经网络预测第49-54页
        4.3.3 模型检验与比较第54-58页
        4.3.4 车内环境复杂度对公交心理行程时间的预测影响效果及检验第58-62页
    4.4 本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-68页
附录第68-70页
攻读学位期间发表的学术论文及其他成果第70-72页
致谢第72页

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