| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 立题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 现有研究不足 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究目标与内容 | 第16-17页 |
| 1.4 技术路线 | 第17-20页 |
| 第二章 城市交通出行方式距离分布特征分析 | 第20-28页 |
| 2.1 城市交通出行数据库建立 | 第20-22页 |
| 2.1.1 南京市城市交通方式发展现状简介 | 第20-21页 |
| 2.1.2 南京市居民出行抽样调查数据库 | 第21-22页 |
| 2.2 出行距离数据提取与分布特征分析 | 第22-27页 |
| 2.2.1 出行距离数据提取 | 第22页 |
| 2.2.2 全方式居民出行距离分布特征 | 第22-23页 |
| 2.2.3 各交通方式居民出行距离分布特征 | 第23-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于优势出行距离的交通方式划分模型 | 第28-38页 |
| 3.1 基于优势出行距离的累计分布函数 | 第28-30页 |
| 3.1.1 基于优势距离因子的条件概率模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 对照模型——电子云模型 | 第29-30页 |
| 3.2 模型参数标定方法与结果 | 第30-34页 |
| 3.2.1 累计分布曲线参数标定方法 | 第30页 |
| 3.2.2 居民全方式出行距离分布 | 第30-31页 |
| 3.2.3 各交通方式出行距离分布 | 第31-34页 |
| 3.3 城市交通出行方式"分担率-距离"转移曲线模型计算 | 第34-37页 |
| 3.3.1 宏观交通方式划分模型的改进 | 第34-36页 |
| 3.3.2 基于优势出行距离的交通方式分担率计算 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于出行费用的交通方式结构优化模型 | 第38-66页 |
| 4.1 出行费用构成分析 | 第38-43页 |
| 4.1.1 基于出行者的各交通方式出行费用分析 | 第39-41页 |
| 4.1.2 基于决策者的各交通方式出行费用分析 | 第41-43页 |
| 4.2 出行费用计算方法 | 第43-57页 |
| 4.2.1 基于出行者的出行费用计算方法 | 第44-53页 |
| 4.2.2 基于决策者的出行费用计算方法 | 第53-57页 |
| 4.3 交通系统出行结构优化模型 | 第57-64页 |
| 4.3.1 优化模型的数学表达 | 第57-58页 |
| 4.3.2 优化模型求解算法 | 第58-59页 |
| 4.3.3 两种出行费用下的方式结构优化结果 | 第59-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 基于优势出行距离的交通方式划分软件实现 | 第66-80页 |
| 5.1 TRANSTAR交通分析平台介绍 | 第66-68页 |
| 5.1.1 TranStar开发背景概述 | 第66页 |
| 5.1.2 TranStar功能架构与数据库 | 第66-68页 |
| 5.1.3 交通方式划分模块的设计需求 | 第68页 |
| 5.2 交通方式划分模块总体结构设计 | 第68-73页 |
| 5.2.1 模块功能设计 | 第68-70页 |
| 5.2.2 运行流程与数据结构 | 第70-73页 |
| 5.3 交通方式划分模块软件程序设计与使用说明 | 第73-78页 |
| 5.3.1 开发环境 | 第73页 |
| 5.3.2 程序实现 | 第73-74页 |
| 5.3.3 界面设计与使用说明 | 第74-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 结论与展望 | 第80-84页 |
| 6.1 主要研究成果及结论 | 第80-81页 |
| 6.2 主要创新点 | 第81页 |
| 6.3 研究展望 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 附录 | 第90-94页 |
| QT界面设计程序(部分) | 第90-92页 |
| VISUAL C++计算程序(部分) | 第92-94页 |
| 作者简介 | 第94-95页 |
| 个人简介 | 第94页 |
| 论文发表 | 第94页 |
| 专利 | 第94页 |
| 参与项目 | 第94-95页 |