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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

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