基于GPS的北京市私人乘用车出行特征研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第1章 前言 | 第10-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-20页 |
| ·GPS 出行调查方法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·出行里程的研究现状 | 第13-16页 |
| ·行驶工况的研究现状 | 第16-20页 |
| ·本文研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 调查平台搭建与数据采集 | 第21-35页 |
| ·基于 GPS 的调查平台 | 第21-26页 |
| ·流程实现 | 第21-22页 |
| ·设备选择 | 第22-24页 |
| ·数据库初步开发 | 第24-26页 |
| ·数据特征与预处理 | 第26-29页 |
| ·数据格式 | 第26-27页 |
| ·数据干扰 | 第27-28页 |
| ·数据预处理 | 第28-29页 |
| ·数据采集与样本特征 | 第29-33页 |
| ·数据采集 | 第29-31页 |
| ·样本特征 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 出行里程及特征分析 | 第35-57页 |
| ·数据处理方法 | 第35-37页 |
| ·出行里程及特征调查结果 | 第37-41页 |
| ·总样本的调查结果 | 第37-38页 |
| ·市内样本的调查结果 | 第38-40页 |
| ·总样本与市内样本的调查结果比较 | 第40-41页 |
| ·出行里程分布 | 第41-49页 |
| ·单日出行里程分布 | 第41-42页 |
| ·单次出行里程分布 | 第42-44页 |
| ·里程分布的拟合 | 第44-49页 |
| ·出行时间分布 | 第49-53页 |
| ·出行时长分布 | 第49-50页 |
| ·出行时刻分布 | 第50-52页 |
| ·末次停车时刻分布 | 第52-53页 |
| ·出行频次分布 | 第53-56页 |
| ·单日出行频次分布 | 第53-54页 |
| ·频次与里程和时间的关系 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 电动汽车里程适用性及平均能耗评价 | 第57-79页 |
| ·基于里程分布的 EV 里程适用性 | 第57-62页 |
| ·AER 的满足率与利用率 | 第57-59页 |
| ·不同充电情形下的适用性 | 第59-62页 |
| ·基于里程分布的 PHEV 平均能耗评价 | 第62-78页 |
| ·出行里程对 PHEV 能耗的影响 | 第62-64页 |
| ·一种 PHEV 平均能耗的计算方法 | 第64-67页 |
| ·北京市 UF 的计算及应用举例 | 第67-71页 |
| ·个体 UF 与车队 UF 的比较 | 第71-74页 |
| ·不同充电情形下的 UF | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第5章 工况特征与典型工况构建 | 第79-102页 |
| ·北京地区行驶工况特征分析 | 第79-89页 |
| ·总样本的行驶工况特征 | 第79-82页 |
| ·不同环线区域的工况特征分析 | 第82-86页 |
| ·不同时段的工况特征分析 | 第86-89页 |
| ·典型行驶工况构建方法 | 第89-93页 |
| ·构建方法的程序 | 第90-91页 |
| ·构建方法的特征参数 | 第91-93页 |
| ·北京地区乘用车混合道路典型工况 | 第93-101页 |
| ·中心城区典型行驶工况 | 第94-96页 |
| ·近郊城区典型行驶工况 | 第96-99页 |
| ·北京地区典型工况与国外标准工况对比 | 第99-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第6章 论文总结及研究展望 | 第102-104页 |
| ·论文总结 | 第102-103页 |
| ·研究展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第110页 |
