| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究概述 | 第11-15页 |
| 1.3.1 不利天气对城市公共交通客流的影响研究 | 第11-12页 |
| 1.3.2 轨道交通站点客流变化的影响因素研究 | 第12页 |
| 1.3.3 不利天气及职住比对居民出行特征的影响研究 | 第12-13页 |
| 1.3.4 关系模型构建方法的研究 | 第13-15页 |
| 1.3.5 小结 | 第15页 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究方法与技术路线 | 第16-18页 |
| 1.5 论文框架 | 第18-20页 |
| 第二章 Data(基础数据) | 第20-30页 |
| 2.1 数据概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 轨道交通运营数据 | 第20-22页 |
| 2.1.2 天气数据 | 第22-23页 |
| 2.2 轨道交通运营数据及天气数据清洗 | 第23-26页 |
| 2.2.1 轨道交通运营数据处理 | 第23-25页 |
| 2.2.2 乘客刷卡数据处理 | 第25-26页 |
| 2.2.3 天气数据处理 | 第26页 |
| 2.3 降雨天气条件下站点客流数据基准值及波动率计算 | 第26-30页 |
| 2.3.1 降雨天气条件下站点客流基准值的计算 | 第26-28页 |
| 2.3.2 降雨天气条件下站点客流波动率的计算 | 第28-30页 |
| 第三章 降雨对不同类型站点日客流影响规律研究 | 第30-41页 |
| 3.1 聚类分析 | 第30-36页 |
| 3.1.1 K-Means聚类算法简介 | 第30-31页 |
| 3.1.2 轨道站点聚类分析 | 第31-36页 |
| 3.2 降雨天气对轨道站点日客流影响 | 第36-41页 |
| 3.2.1 降雨因素对站点日客流影响分析 | 第36-39页 |
| 3.2.2 降雨因素对不同类型站点客流波动影响分析 | 第39-41页 |
| 第四章 降雨天气对轨道站点分时客流影响 | 第41-54页 |
| 4.1 分时降雨总体规律 | 第41-46页 |
| 4.1.1 客流数据规律 | 第41-44页 |
| 4.1.2 刷卡数据规律 | 第44-46页 |
| 4.2 不同时段的出行特征分析 | 第46-47页 |
| 4.3 回归模型建立 | 第47-50页 |
| 4.4 回归模型分析 | 第50-52页 |
| 4.4.1 Ⅰ类模型 | 第50-52页 |
| 4.4.2 Ⅱ类模型 | 第52页 |
| 4.5 分析结论 | 第52-54页 |
| 第五章 降雨天气下轨道交通的运营组织对策 | 第54-57页 |
| 5.1 全天降雨运营组织对策 | 第54-55页 |
| 5.2 高峰期降雨运营组织对策 | 第55-56页 |
| 5.3 平峰期降雨运营组织对策 | 第56-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-59页 |
| 6.1 论文研究工作总结 | 第57页 |
| 6.2 论文主要结论 | 第57-58页 |
| 6.2.1 日客流影响结论 | 第57页 |
| 6.2.2 分时客流影响结论 | 第57-58页 |
| 6.2.3 对轨道交通运营组织的作用 | 第58页 |
| 6.3 论文研究展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
