摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第8-14页 |
1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
1.2.1 路径选择模型 | 第9-10页 |
1.2.2 计算机仿真模拟 | 第10-11页 |
1.2.3 路径选择行为实验 | 第11-12页 |
1.2.4 国内外研究现状评述 | 第12页 |
1.3 研究内容 | 第12页 |
1.4 研究思路 | 第12-13页 |
1.5 论文的框架结构 | 第13-14页 |
第2章 逐日路径选择行为实验设计 | 第14-24页 |
2.1 实验目的 | 第14页 |
2.2 实验对象 | 第14页 |
2.3 实验场景 | 第14-16页 |
2.3.1 基本场景 | 第14-15页 |
2.3.2 信息条件 | 第15-16页 |
2.4 路径选择行为实验软件介绍 | 第16-20页 |
2.4.1 实验一软件介绍 | 第16-19页 |
2.4.2 实验二软件介绍 | 第19-20页 |
2.5 实验步骤 | 第20-23页 |
2.5.1 实验一步骤 | 第21-22页 |
2.5.2 实验二步骤 | 第22-23页 |
2.6 本章小节 | 第23-24页 |
第3章 路网演化特性分析 | 第24-28页 |
3.1 用户均衡和系统最优条件下的路网参数 | 第24页 |
3.2 路网流量演化特性 | 第24-25页 |
3.3 网络人均时间演化特性 | 第25-27页 |
3.4 本章小节 | 第27-28页 |
第4章 完全历史信息下出行者信息偏好分析 | 第28-34页 |
4.1 信息偏好的定义与计算方法 | 第28-29页 |
4.2 出行个体信息偏好演化分析 | 第29-30页 |
4.3 被试群体信息偏好演化规律 | 第30-32页 |
4.4 信息偏好在被试群体中的分布 | 第32-33页 |
4.5 本章小节 | 第33-34页 |
第5章 出行群体逐日路径选择行为建模分析 | 第34-40页 |
5.1 出行者逐日出行学习机制 | 第34页 |
5.2 逐日路径选学习模型研究现状 | 第34-36页 |
5.2.1 分布滞后模型 | 第35页 |
5.2.2 移动加权平均模型 | 第35页 |
5.2.3 贝叶斯模型 | 第35-36页 |
5.2.4 考虑出行者经验与ATIS信息的权重模型 | 第36页 |
5.3 逐日路径选择行为建模 | 第36-38页 |
5.3.1 模型 | 第36-37页 |
5.3.2 完全历史信息条件下感知时间的更新模型 | 第37-38页 |
5.3.3 同时存在预测信息条件下感知时间更新模型 | 第38页 |
5.4 模型参数标定与分析 | 第38-39页 |
5.5 本章小结 | 第39-40页 |
结论 | 第40-42页 |
参考文献 | 第42-46页 |
攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第46-48页 |
致谢 | 第48页 |