北京地铁客流预测方法研究及系统的实现
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7页 |
1 引言 | 第11-15页 |
1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
1.2.1 客流预测的国内外研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 物联网的国内外研究现状 | 第13-14页 |
1.3 论文框架 | 第14-15页 |
2 主要理论综述 | 第15-23页 |
2.1 物联网技术 | 第15-20页 |
2.1.1 物联网的基本概念 | 第15页 |
2.1.2 物联网需求分析 | 第15-16页 |
2.1.3 物联网的体系架构 | 第16-18页 |
2.1.4 物联网的关键技术 | 第18-19页 |
2.1.5 物联网的应用领域及发展前景 | 第19-20页 |
2.2 城市轨道交通客流预测方法 | 第20-22页 |
2.2.1 时间序列客流预测方法 | 第20-21页 |
2.2.2 因果关系客流预测方法 | 第21-22页 |
2.2.3 德尔菲法 | 第22页 |
2.3 本章小结 | 第22-23页 |
3 城市轨道交通客流预测体系框架及关键技术 | 第23-36页 |
3.1 客流预测体系构建 | 第23-24页 |
3.1.1 概念 | 第23页 |
3.1.2 客流预测体系 | 第23-24页 |
3.2 城市轨道交通客流规模影响因素及形成 | 第24-25页 |
3.2.1 客流规模影响因素 | 第24-25页 |
3.2.2 客流形成 | 第25页 |
3.3 城市轨道交通客流特征分析 | 第25-30页 |
3.3.1 客流特征 | 第25页 |
3.3.2 客流变化趋势分析 | 第25-30页 |
3.4 客流预测关键技术 | 第30-35页 |
3.4.1 路网建立 | 第30页 |
3.4.2 线网客流分配模型 | 第30-31页 |
3.4.3 路网断面客流估计方法 | 第31-32页 |
3.4.4 站点客流预测 | 第32页 |
3.4.5 相关断面客流预测 | 第32-34页 |
3.4.6 线网客流OD矩阵反推 | 第34-35页 |
3.5 本章小结 | 第35-36页 |
4 北京地铁客流预测系统整体设计 | 第36-45页 |
4.1 概述 | 第36页 |
4.2 北京地铁客流预测系统物理设计 | 第36-37页 |
4.3 北京地铁客流预测系统功能设计 | 第37-41页 |
4.3.1 统计查询 | 第38-39页 |
4.3.2 定制查询 | 第39-40页 |
4.3.3 运力运量配比查询 | 第40页 |
4.3.4 同比环比查询 | 第40-41页 |
4.3.5 系统管理 | 第41页 |
4.4 北京地铁客流预测系统详细设计 | 第41-44页 |
4.4.1 北京地铁客流数据获取阶段 | 第41-42页 |
4.4.2 北京地铁客流数据准备阶段 | 第42-43页 |
4.4.3 北京地铁客流统计 | 第43页 |
4.4.4 北京地铁客流分析 | 第43-44页 |
4.4.5 北京地铁客流查询展示 | 第44页 |
4.5 本章小结 | 第44-45页 |
5 北京地铁客流预测系统的实现 | 第45-63页 |
5.1 系统实现需要的相关技术 | 第45-47页 |
5.1.1 SSH2框架 | 第45-46页 |
5.1.2 Adobe Flex | 第46页 |
5.1.3 DB2数据库 | 第46-47页 |
5.1.4 BlazeDS技术 | 第47页 |
5.2 系统性能与开发环境 | 第47-48页 |
5.2.1 系统性能 | 第47页 |
5.2.2 开发环境 | 第47-48页 |
5.3 系统功能实现 | 第48-56页 |
5.3.1 全路网查询 | 第48-52页 |
5.3.2 统计查询 | 第52-53页 |
5.3.3 定制查询 | 第53-54页 |
5.3.4 运力运量配比 | 第54-55页 |
5.3.5 同比环比 | 第55-56页 |
5.4 北京地铁客流预测结果分析 | 第56-62页 |
5.4.1 北京地铁1号线站点客流量预测 | 第56-60页 |
5.4.2 北京地铁1号线分时断面客流量预测 | 第60-62页 |
5.5 本章小结 | 第62-63页 |
6 结论与未来展望 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-66页 |
附录 | 第66-76页 |
作者简历 | 第76-78页 |
学位论文数据集 | 第78页 |