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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

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