多层级常规公交区域协调时刻表编制
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外理论研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 单线公交时刻表编制 | 第12-13页 |
| 1.2.2 区域公交时刻表编制 | 第13-15页 |
| 1.2.3 研究现状总结分析 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 研究思路 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 第二章 多层级常规公交区域协调调度概述 | 第19-35页 |
| 2.1 多层级常规公交区域协调调度基本原理 | 第19-24页 |
| 2.1.1 多层级常规公交线网优化布设 | 第19-21页 |
| 2.1.2 常规公交区域协调时刻表编制 | 第21-23页 |
| 2.1.3 多层级常规公交区域协调时刻表编制依据 | 第23-24页 |
| 2.2 多层级常规公交客流需求分析 | 第24-25页 |
| 2.2.1 公交出行需求及发展趋势 | 第24-25页 |
| 2.2.2 客流分布特点分析 | 第25页 |
| 2.3 多层级常规公交线网特性分析 | 第25-28页 |
| 2.3.1 线网客流特性分析 | 第25-27页 |
| 2.3.2 线网运营特性分析 | 第27-28页 |
| 2.4 多层级常规公交区域协调调度形式的制定 | 第28-33页 |
| 2.4.1 常规公交调度形式的确定 | 第28-31页 |
| 2.4.2 多层级常规公交区域协调调度目标 | 第31-32页 |
| 2.4.3 多层级常规公交调度形式的确定 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于公交站点客流预测的各层级时刻表编制 | 第35-47页 |
| 3.1 公交站点客流数据获取及审核 | 第35-36页 |
| 3.2 基于神经网络的公交客流断面流量预测 | 第36-41页 |
| 3.2.1 神经网络算法适用性分析 | 第36-37页 |
| 3.2.2 神经网络基本理论 | 第37-38页 |
| 3.2.3 神经网络预测模型构建及求解 | 第38-41页 |
| 3.3 基于公交客流需求预测的时刻表 | 第41-46页 |
| 3.3.1 模型参数输入 | 第41-44页 |
| 3.3.2 单线时刻表编制 | 第44-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 多层级常规公交区域协调时刻表模型 | 第47-57页 |
| 4.1 问题描述 | 第47-48页 |
| 4.2 问题假设与参数说明 | 第48-49页 |
| 4.3 构建多目标优化模型 | 第49-50页 |
| 4.3.1 运营企业收益 | 第49页 |
| 4.3.2 乘客出行时间成本 | 第49-50页 |
| 4.4 多目标优化模型求解 | 第50-56页 |
| 4.4.1 算法适应性分析 | 第50-52页 |
| 4.4.2 求解算法 | 第52-55页 |
| 4.4.3 算法比较 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 多层级常规公交区域协调时刻表编制 | 第57-63页 |
| 5.1 模型参数 | 第58-59页 |
| 5.2 模型求解 | 第59-61页 |
| 5.3 优化结果与分析 | 第61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63页 |
| 6.2 研究创新点 | 第63-64页 |
| 6.3 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录A | 第70页 |
