| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-29页 |
| ·选题背景 | 第13-14页 |
| ·问题提出 | 第14-15页 |
| ·国内外的研究现状 | 第15-23页 |
| ·城市公交枢纽布局优化研究现状 | 第16-19页 |
| ·城市公交枢纽时刻表衔接优化研究现状 | 第19-21页 |
| ·城市公交枢纽动态调度决策研究现状 | 第21-23页 |
| ·研究目的和意义 | 第23-24页 |
| ·研究思路 | 第24页 |
| ·研究内容及章节安排 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第2章 城市公交枢纽布局优化研究 | 第29-63页 |
| ·基于魅力度的备选枢纽筛选模型 | 第30-39页 |
| ·影响因素分析 | 第31-35页 |
| ·综合评价法 | 第35-39页 |
| ·城市公交枢纽空间布局优化模型 | 第39-43页 |
| ·单枢纽布局优化模型 | 第39-41页 |
| ·多枢纽布局优化模型 | 第41-43页 |
| ·应用多目标遗传算法求解枢纽布局优化问题 | 第43-47页 |
| ·染色体编码 | 第43-44页 |
| ·种群初始化 | 第44页 |
| ·适应度 | 第44页 |
| ·选择操作 | 第44页 |
| ·交叉算子 | 第44-45页 |
| ·变异算子 | 第45-46页 |
| ·最优保存策略 | 第46页 |
| ·收敛判断 | 第46-47页 |
| ·实例研究 | 第47-62页 |
| ·数据分析 | 第47-51页 |
| ·实例分析 | 第51-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第3章 城市公交枢纽时刻表优化研究 | 第63-89页 |
| ·单枢纽的时刻表优化模型 | 第64-69页 |
| ·最大同步换乘的单枢纽时刻表优化模型 | 第64-66页 |
| ·基于松驰时间的单枢纽最大同步换乘的时刻表优化模型 | 第66-69页 |
| ·多枢纽的时刻表优化模型 | 第69-71页 |
| ·最大同步换乘的多枢纽时刻表优化模型 | 第69-70页 |
| ·基于松驰时间的最大同步换乘的多枢纽时刻表优化模型 | 第70-71页 |
| ·SCE-UA算法 | 第71-77页 |
| ·SCE-UA算法原理及描述 | 第71-74页 |
| ·基于SCE-UA算法的粗粒度实施 | 第74-77页 |
| ·实例研究 | 第77-88页 |
| ·枢纽简介 | 第77-80页 |
| ·松弛时间的确定 | 第80-81页 |
| ·单枢纽时刻表优化模型的实例分析 | 第81-84页 |
| ·多枢纽时刻表优化模型的实例分析 | 第84-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第4章 城市公交枢纽动态调度决策研究 | 第89-111页 |
| ·公交车辆运行时间预测方法 | 第90-95页 |
| ·支持向量机(SVM)基本原理 | 第90-91页 |
| ·带有衰减因子的SVM车辆到站时间预测模型(SVMDF) | 第91-93页 |
| ·基于SVM的松弛时间预测模型 | 第93-94页 |
| ·带有松驰时间的车辆到站时间预测模型的框架 | 第94-95页 |
| ·城市公交枢纽动态调度优化模型 | 第95-100页 |
| ·未实施调度下车辆m的预计发车时间 | 第95-96页 |
| ·在车辆m进行调度控制过程中预计的上车乘客数 | 第96-97页 |
| ·错失车辆m的乘客数 | 第97-98页 |
| ·车辆m留剩的乘客数 | 第98页 |
| ·城市公交枢纽动态调度优化模型 | 第98-100页 |
| ·应用遗传算法求解动态调度问题 | 第100-103页 |
| ·编码策略 | 第100-102页 |
| ·选择操作 | 第102页 |
| ·交叉操作 | 第102页 |
| ·变异操作 | 第102-103页 |
| ·收敛判断 | 第103页 |
| ·实例研究 | 第103-110页 |
| ·运行时间预测模型的实例分析 | 第103-107页 |
| ·动态调度优化模型的实例分析 | 第107-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第5章 结论与展望 | 第111-113页 |
| ·结论 | 第111-112页 |
| ·研究展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-121页 |
| 作者简历 | 第121-125页 |
| 学位论文数据集 | 第125页 |
