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城市轨道交通网络协同客流控制研究--以北京地铁为例

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 引言第18-30页
    1.1 研究背景与意义第18-21页
        1.1.1 研究背景第18-20页
        1.1.2 研究意义第20-21页
    1.2 国内外研究现状第21-26页
        1.2.1 刷卡数据在城市交通研究中的应用第21-22页
        1.2.2 客流预测相关研究第22-23页
        1.2.3 客流观测时间粒度与短时预测第23-24页
        1.2.4 轨道交通进站客流调控相关研究第24-26页
    1.3 研究内容与技术路线第26-27页
    1.4 论文组织结构第27-30页
2 城市轨道交通网络客流特征挖掘第30-54页
    2.1 路网客流特征及规律第30-44页
        2.1.1 网络客运量第31-33页
        2.1.2 客流分布形态第33-40页
        2.1.3 线网换乘客流第40-44页
    2.2 乘客出行特征分析第44-47页
        2.2.1 进站时间分布第44-46页
        2.2.2 旅行时间第46-47页
        2.2.3 出行距离第47页
    2.3 基于出行模式的乘客聚类分析第47-52页
    2.4 本章小结第52-54页
3 出行规律相似性度量及短时客流预测第54-74页
    3.1 出行规律相似性度量第54-65页
        3.1.1 相似性度量方法第54-58页
        3.1.2 北京地铁出行规律相似性度量第58-62页
        3.1.3 可预测性等级划分第62-65页
    3.2 GMDH预测模型与实现原理第65-68页
        3.2.1 GMDH基本原理第65-67页
        3.2.2 GMDH算法实现步骤第67-68页
    3.3 基于GMDH模型的地铁进站客流短时预测第68-71页
    3.4 本章小结第71-74页
4 轨道交通车站协同限流模型第74-108页
    4.1 供需匹配矛盾分析第74-75页
    4.2 轨道交通网络层次分析第75-96页
        4.2.1 物理结构层第75-78页
        4.2.2 出行路径层第78-86页
        4.2.3 列车运行层第86-88页
        4.2.4 运输能力层第88-96页
    4.3 车站协同限流模型构建第96-106页
        4.3.1 建模思路与模型假定第96-97页
        4.3.2 供需匹配过程建模第97-103页
        4.3.3 车站协同限流数学模型第103-106页
    4.4 本章小结第106-108页
5 北京地铁高峰时段常态限流方案优化第108-128页
    5.1 北京地铁基础数据第108-111页
    5.2 常态化限流方案优化结果分析第111-126页
        5.2.1 核心区贯穿型线路第112-118页
        5.2.2 市内环形线路第118-122页
        5.2.3 城市外围线路第122-126页
    5.3 本章小结第126-128页
6 线路供给能力调整下的限流方案研究第128-144页
    6.1 线路供给能力调整与影响因素分析第128-135页
        6.1.1 列车交路计划影响因素分析第129-131页
        6.1.2 快慢车运行组织条件分析第131-135页
    6.2 北京地铁8号线客流特征分析第135-137页
        6.2.1 8号线断面客流分析第135-137页
        6.2.2 8号线车站乘降量分析第137页
    6.3 供给能力调整后的协同限流分析第137-142页
        6.3.1 列车交路优化后的限流分析第138-139页
        6.3.2 停站方案优化后的限流分析第139-142页
    6.4 本章小结第142-144页
7 结论第144-148页
    7.1 主要研究工作第144-145页
    7.2 创新点第145-146页
    7.3 展望第146-148页
参考文献第148-154页
附录A第154-156页
附录B第156-162页
附录C第162-166页
附录D第166-170页
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果第170-174页
学位论文数据集第174页

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