| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 1 引言 | 第14-22页 |
| ·研究背景 | 第14页 |
| ·研究的意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究综述 | 第15-19页 |
| ·国外研究综述 | 第15-18页 |
| ·国内研究综述 | 第18-19页 |
| ·论文结构和主要内容 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 2 公交信息数据的采集、分析和应用 | 第22-40页 |
| ·传统的人工数据采集方法 | 第22页 |
| ·自动数据采集系统 | 第22-24页 |
| ·自动数据采集系统的种类 | 第22-24页 |
| ·GPS设备的数据处理 | 第24-31页 |
| ·公交GPS设备简述 | 第24-25页 |
| ·数据格式以及通信协议 | 第25-26页 |
| ·数据处理 | 第26-31页 |
| ·IC卡数据处理 | 第31-38页 |
| ·公交IC卡系统简述 | 第31页 |
| ·IC卡数据采集流程 | 第31-34页 |
| ·IC卡记录的起止点判别 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 3 推算公交OD矩阵的模型的建立 | 第40-52页 |
| ·基于马尔科夫链特性建立公交OD矩阵的推算模型 | 第40-41页 |
| ·基于交通分布模型建立公交OD矩阵的推算模型 | 第41-42页 |
| ·基于客流对称性的OD矩阵推算模型 | 第42-47页 |
| ·基于客流对称性的OD矩阵推算方法的特点和实用性 | 第42-45页 |
| ·基于客流对称性的OD矩阵推算方法的流程与算法 | 第45-47页 |
| ·基于BP神经网络建立的公交OD矩阵推算模型 | 第47-50页 |
| ·BP神经网络简述 | 第47-48页 |
| ·基于BP神经网络公交OD矩阵推算模型的建立 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 4 北京公交系统公交线路的OD矩阵推算实例 | 第52-80页 |
| ·实验数据来源 | 第52-53页 |
| ·基于马尔科夫链特性建立的公交OD矩阵推算模型实验结果 | 第53-54页 |
| ·基于交通分布模型建立的公交OD矩阵推算模型实验结果 | 第54-56页 |
| ·基于客流对称性的OD矩阵推算模型的实验结果 | 第56-58页 |
| ·基于BP神经网络建立的公交OD矩阵推算模型的实验结果 | 第58-59页 |
| ·模型效果对比与分析 | 第59-61页 |
| ·公交OD矩阵的分析与应用 | 第61-79页 |
| ·客流情况的简单分析 | 第61-75页 |
| ·多条线路OD矩阵的分析应用 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 5 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附录A | 第86-90页 |
| 附录B | 第90-91页 |
| 附录C | 第91-92页 |
| 附录D | 第92-93页 |
| 附录E | 第93-98页 |
| 附录F | 第98-100页 |
| 作者简历 | 第100-104页 |
| 学位论文数据集 | 第104页 |
