基于朴素贝叶斯分类器的轨道交通客流分布模型研究
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-21页 |
1.1 选题背景及研究意义 | 第11-15页 |
1.2 研究内容及思路 | 第15页 |
1.3 国内外研究现状 | 第15-18页 |
1.3.1 国内研究现状 | 第16-17页 |
1.3.2 国外研究现状 | 第17-18页 |
1.4 技术路线及论文结构 | 第18-21页 |
第二章 行程时间特征及构成分析 | 第21-34页 |
2.1 影响乘客路径选择的因素 | 第21-23页 |
2.1.1 确定性因素 | 第21-22页 |
2.1.2 不确定性因素 | 第22-23页 |
2.2 行程时间特征分析 | 第23-29页 |
2.2.1 行程时间实例分析 | 第23-28页 |
2.2.2 行程时间分布规律 | 第28-29页 |
2.3 行程时间构成分析 | 第29-33页 |
2.3.1 行程时间构成 | 第29页 |
2.3.2 进出站步行时间 | 第29-30页 |
2.3.3 站台等待时间 | 第30-31页 |
2.3.4 行车时间 | 第31-32页 |
2.3.5 换乘及等待时间 | 第32-33页 |
2.4 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 基于路阻函数的有效路径搜索算法 | 第34-46页 |
3.1 有效路径的定义 | 第34-35页 |
3.2 轨道交通网络拓扑结构的建立 | 第35-38页 |
3.2.1 轨道交通路网描述 | 第35-37页 |
3.2.2 轨道交通线网拓扑建模 | 第37-38页 |
3.3 基于路阻函数的有效路径搜索算法 | 第38-41页 |
3.3.1 路径阻抗函数的定义 | 第38-39页 |
3.3.2 广度优先路径搜索算法 | 第39-41页 |
3.3.3 有效路径的筛选 | 第41页 |
3.4 算法实例研究 | 第41-45页 |
3.4.1 路劲搜索执行过程 | 第41-43页 |
3.4.2 广州地铁网络实例研究 | 第43-45页 |
3.5 本章小结 | 第45-46页 |
第四章 基于朴素贝叶斯的轨道交通客流分布模型 | 第46-64页 |
4.1 朴素贝叶斯分类器原理 | 第46-53页 |
4.1.1 概率论基础知识 | 第46-48页 |
4.1.2 贝叶斯定理 | 第48页 |
4.1.3 正态分布之和定理 | 第48-50页 |
4.1.4 朴素贝叶斯分类器 | 第50-52页 |
4.1.5 特征属性下条件概率估计 | 第52-53页 |
4.2 特征属性选择及计算 | 第53-61页 |
4.2.1 特征属性参数的计算 | 第53-56页 |
4.2.2 进出站步行时间参数估计 | 第56页 |
4.2.3 网络节点重要度排序 | 第56-60页 |
4.2.4 换乘时间参数估计 | 第60-61页 |
4.2.5 特征属性独立性分析 | 第61页 |
4.3 基于朴素贝叶斯的客流分配模型 | 第61-63页 |
4.4 本章小结 | 第63-64页 |
第五章 轨道交通客流分布模型实例研究 | 第64-92页 |
5.1 AFC简介及羊城通数据预处理 | 第64-71页 |
5.1.1 AFC简介 | 第64-65页 |
5.1.2 羊城通数据预处理 | 第65-68页 |
5.1.3 轨道交通网络相关数据 | 第68-69页 |
5.1.4 网络节点重要度求解 | 第69-71页 |
5.2 客流分配结果计算 | 第71-87页 |
5.2.1 全天客流分布结果分析 | 第72-82页 |
5.2.2 高峰时段客流分布结果分析 | 第82-85页 |
5.2.3 线网客流结果分析 | 第85-87页 |
5.3 计算结果合理性分析 | 第87-89页 |
5.4 对比传统方法结果分析 | 第89-91页 |
5.5 本章小结 | 第91-92页 |
第六章 结论与展望 | 第92-94页 |
6.1 论文主要工作 | 第92页 |
6.2 论文创新点 | 第92-93页 |
6.3 研究展望 | 第93-94页 |
参考文献 | 第94-99页 |
附录1 示例程序 | 第99-101页 |
附录2 广州地铁网络站间距值 | 第101-103页 |
附录3 节点度指标计算结果 | 第103-107页 |
附录4 有效路径搜索程序 | 第107-111页 |
附录5 进出站时间均值与方差 | 第111-114页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第114-115页 |
致谢 | 第115-116页 |
附件 | 第116页 |