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基于实验的逐日路径演化中出行者信息偏好研究

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

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