基于干预分析模型的新线开通对网络客流影响计算方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 城市轨道交通客流预测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 新线接入研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 时间序列研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 技术路线 | 第18-21页 |
| 2 城市轨道交通网络客流成长规律分析 | 第21-37页 |
| 2.1 东京轨道交通客流成长历程分析 | 第21-24页 |
| 2.2 首尔轨道交通客流成长历程分析 | 第24-26页 |
| 2.3 北京市轨道交通客流成长历程分析 | 第26-29页 |
| 2.4 上海市轨道交通客流成长历程分析 | 第29-32页 |
| 2.5 广州市轨道交通客流成长历程分析 | 第32-34页 |
| 2.6 城市轨道交通网络客流成长规律 | 第34-37页 |
| 3 新线开通对网络客流的影响机理研究 | 第37-51页 |
| 3.1 网络客流规模的影响因素 | 第37-38页 |
| 3.2 新线接入路网方式 | 第38-43页 |
| 3.2.1 路网中引入新线 | 第38-42页 |
| 3.2.2 既有线的延伸线 | 第42-43页 |
| 3.3 新线开通对网络客流的影响 | 第43-50页 |
| 3.3.1 新线客流组成及形成机理 | 第43-44页 |
| 3.3.2 新线开通后客流变化的原因 | 第44-47页 |
| 3.3.3 新线开通对网络客流的影响分析 | 第47-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 新线开通干预分析模型 | 第51-67页 |
| 4.1 时间序列分析 | 第51-54页 |
| 4.1.1 时间序列的定义 | 第51-52页 |
| 4.1.2 时间序列的主要特征 | 第52-54页 |
| 4.2 轨道交通客流时间序列模型 | 第54-60页 |
| 4.2.1 平稳时间序列ARMA模型 | 第54-56页 |
| 4.2.2 非平稳时间序列 | 第56-57页 |
| 4.2.3 非平稳时间序列ARIMA模型 | 第57-58页 |
| 4.2.4 季节ARIMA模型 | 第58-59页 |
| 4.2.5 时间序列建模步骤 | 第59-60页 |
| 4.3 时间序列干预分析模型 | 第60-66页 |
| 4.3.1 干预模型的基本形式 | 第61-65页 |
| 4.3.2 时间序列干预模型 | 第65页 |
| 4.3.3 干预分析建模的具体步骤 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 实例分析 | 第67-85页 |
| 5.1 北京市轨道交通网络 | 第67-69页 |
| 5.1.1 网络结构 | 第67页 |
| 5.1.2 各线路开通时序 | 第67-69页 |
| 5.2 新线开通干预分析建模 | 第69-85页 |
| 5.2.1 基础数据描述 | 第69-71页 |
| 5.2.2 开通前客流ARIMA模型 | 第71-77页 |
| 5.2.3 新线开通干预模型 | 第77-79页 |
| 5.2.4 干预分析组合模型 | 第79-80页 |
| 5.2.5 模型检验 | 第80-81页 |
| 5.2.6 结果分析 | 第81-85页 |
| 6 结论与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 主要研究成果与结论 | 第85-86页 |
| 6.2 研究展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第93-97页 |
| 学位论文数据集 | 第97页 |
