轨道交通短期客流预测及与公交换乘协调研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-24页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 客流预测国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 轨道交通与地面公交换乘协调研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第20-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第21-24页 |
| 2 城市轨道交通短期客流特征分析 | 第24-40页 |
| 2.1 轨道交通客流概述 | 第24页 |
| 2.2 站点出入站客流分析 | 第24-32页 |
| 2.2.1 站点出入站客流时间特征 | 第24-32页 |
| 2.2.2 站点出入站客流分布不均衡性分析 | 第32页 |
| 2.3 站点换乘客流分析 | 第32-36页 |
| 2.4 断面客流分析 | 第36-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 3 城市轨道交通短期客流预测方法 | 第40-50页 |
| 3.1 短期客流预测方法概述 | 第40-41页 |
| 3.2 小波神经网络预测原理 | 第41-45页 |
| 3.2.1 小波神经结构及算法介绍 | 第41-45页 |
| 3.2.2 小波神经网络优缺点分析 | 第45页 |
| 3.3 针对小波神经网络模型的优化算法 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-50页 |
| 4 北京地铁14号线短期客流预测 | 第50-86页 |
| 4.1 北京地铁14号线介绍 | 第50-52页 |
| 4.2 优化后的小波神经网络算法 | 第52-68页 |
| 4.2.1 样本分析处理 | 第52-61页 |
| 4.2.2 网络拓扑结构设计 | 第61-63页 |
| 4.2.3 优化算法设计 | 第63-66页 |
| 4.2.4 模型各项参数设置结果 | 第66-67页 |
| 4.2.5 设定模型评价指标 | 第67-68页 |
| 4.3 地铁14号线站点客流预测 | 第68-84页 |
| 4.3.1 车站出入客流预测结果分析 | 第68-76页 |
| 4.3.2 车站换乘客流预测结果分析 | 第76-84页 |
| 4.4 本章小结 | 第84-86页 |
| 5 轨道交通与地面公交系统站点换乘协调度评价 | 第86-114页 |
| 5.1 轨道交通与地面公交换乘协调度指标设定 | 第86-94页 |
| 5.1.1 评价指标体系 | 第86-87页 |
| 5.1.2 各项指标说明与量化 | 第87-94页 |
| 5.2 评价方法 | 第94-102页 |
| 5.2.1 物元分析法 | 第95页 |
| 5.2.2 确定物元参数 | 第95-97页 |
| 5.2.3 计算权重与评定等级 | 第97-102页 |
| 5.3 地铁14号线实例分析 | 第102-113页 |
| 5.3.1 评价对象介绍 | 第102-104页 |
| 5.3.2 构造物元矩阵 | 第104-106页 |
| 5.3.3 计算权重 | 第106-109页 |
| 5.3.4 轨道交通与地面公交换乘协调度评级 | 第109-110页 |
| 5.3.5 评价结果分析 | 第110-113页 |
| 5.4 本章小结 | 第113-114页 |
| 6 结论及展望 | 第114-116页 |
| 6.1 结论 | 第114-115页 |
| 6.2 展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-122页 |
| 作者简历 | 第122-126页 |
| 学位论文数据集 | 第126页 |
