考虑模式选择及置信度的公交时空可达性度量
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.2 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第11页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4.1 可达性的度量 | 第12页 |
| 1.4.2 公交时空可达性的度量 | 第12-14页 |
| 1.5 研究内容与技术路线 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 出行者公交模式选择行为建模 | 第16-28页 |
| 2.1 出行者公交模式选择行为模型理论与推导过程 | 第16-21页 |
| 2.2 公交出行模式选择模型的构建与求解 | 第21-27页 |
| 2.2.1 效用函数V的选取 | 第21-23页 |
| 2.2.2 选择方案集合A的形成 | 第23页 |
| 2.2.3 特性变量的选择 | 第23-25页 |
| 2.2.4 数据的整理 | 第25页 |
| 2.2.5 极大似然函数的定义与求解 | 第25-26页 |
| 2.2.6 统计量计算与结果分析 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 集成置信度的时空棱锥 | 第28-35页 |
| 3.1 传统的最短路算法 | 第28-30页 |
| 3.1.1 最短路问题的定义 | 第28-29页 |
| 3.1.2 Dijkstra算法 | 第29页 |
| 3.1.3 Floyd算法 | 第29-30页 |
| 3.2 具有置信度的最短路算法 | 第30-32页 |
| 3.3 集成置信度的时空棱锥 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 案例分析 | 第35-60页 |
| 4.1 调查问卷处理与分析 | 第35-38页 |
| 4.2 公交车GPS数据处理 | 第38-40页 |
| 4.3 出租车GPS数据处理 | 第40-44页 |
| 4.4 多模式网络数据集的构建 | 第44-52页 |
| 4.5 基于ArcGIS的时空可达性度量方法 | 第52-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 学术论文及其他成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录 | 第71-72页 |
