某城际铁路客运专线客流分析及应用系统开发
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 客流规律分析研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 铁路信息系统研发现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要工作与结构 | 第15-18页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 聚类分析方法研究 | 第18-31页 |
| 2.1 简介 | 第18-22页 |
| 2.1.1 聚类数据结构 | 第18-19页 |
| 2.1.2 相似性度量 | 第19-20页 |
| 2.1.3 数据标准化 | 第20-21页 |
| 2.1.4 主要聚类方法 | 第21-22页 |
| 2.2 层次聚类 | 第22-27页 |
| 2.2.1 概述 | 第22-24页 |
| 2.2.2 簇间距层次聚类算法 | 第24-27页 |
| 2.3 划分聚类 | 第27-30页 |
| 2.3.1 概述 | 第27-28页 |
| 2.3.2 k-means聚类算法 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 客流空间分布特征研究 | 第31-58页 |
| 3.1 站点客流特征分析 | 第31-47页 |
| 3.1.1 客运站点等级分析 | 第31-34页 |
| 3.1.2 客运站点列车运力分析 | 第34-38页 |
| 3.1.3 客运站点高峰时刻分析 | 第38-47页 |
| 3.2 站间客流特征分析 | 第47-53页 |
| 3.2.1 站间关联度分析 | 第47-50页 |
| 3.2.2 站间高峰时刻分析 | 第50-53页 |
| 3.3 线路客流特征分析 | 第53-57页 |
| 3.3.1 线路旅客运输距离分析 | 第53-56页 |
| 3.3.2 线路繁忙时间分析 | 第56-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 客流时间分布特征研究 | 第58-73页 |
| 4.1 客流时间特征分析 | 第58-64页 |
| 4.1.1 日客流特征 | 第58-60页 |
| 4.1.2 周客流特征 | 第60-62页 |
| 4.1.3 月客流特征 | 第62-64页 |
| 4.2 节假日客流分布特征 | 第64-72页 |
| 4.2.1 节假日客流分类 | 第64-65页 |
| 4.2.2 节假日站点客流分析 | 第65-68页 |
| 4.2.3 节假日站间客流分析 | 第68-70页 |
| 4.2.4 节假日时段客流分析 | 第70-72页 |
| 4.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 客流特征分析信息系统开发 | 第73-89页 |
| 5.1 系统介绍 | 第73页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第73-78页 |
| 5.2.1 系统架构 | 第73-75页 |
| 5.2.2 系统功能模块 | 第75-77页 |
| 5.2.3 数据库分析设计 | 第77-78页 |
| 5.3 系统用例分析 | 第78-81页 |
| 5.3.1 站点客流特征用例 | 第79-80页 |
| 5.3.2 站间客流特征用例 | 第80页 |
| 5.3.3 线路客流特征用例 | 第80-81页 |
| 5.4 系统核心模块设计 | 第81-88页 |
| 5.4.1 数据访问接口设计 | 第81-82页 |
| 5.4.2 聚类算法封装模块 | 第82-85页 |
| 5.4.3 客流特征提取模块 | 第85-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 论文的主要工作 | 第89-90页 |
| 6.2 展望 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第95页 |
