多种道路形态下的全天候公交车停靠站时间预测方法研究
摘要 | 第10-11页 |
ABSTRACT | 第11-12页 |
第1章 绪论 | 第13-19页 |
1.1 研究背景 | 第13-14页 |
1.2 研究目的及意义 | 第14-15页 |
1.2.1 研究目的 | 第14页 |
1.2.2 研究意义 | 第14-15页 |
1.3 研究内容 | 第15页 |
1.4 技术路线 | 第15-16页 |
1.5 章节结构 | 第16-19页 |
第2章 文献综述 | 第19-29页 |
2.1 停靠站时间分析 | 第19-22页 |
2.1.1 停靠站时间影响因素分析 | 第19-21页 |
2.1.2 停靠站时间特性分析 | 第21-22页 |
2.2 停靠站时间预测 | 第22-25页 |
2.3 公交车专用道影响分析 | 第25-26页 |
2.4 高峰时段判定 | 第26-27页 |
2.5 小结 | 第27-29页 |
第3章 公交车停靠站时间分析 | 第29-37页 |
3.1 公交车站点定义 | 第29页 |
3.2 公交车靠站过程 | 第29-32页 |
3.2.1 减速入站过程 | 第29-30页 |
3.2.2 站内停靠过程 | 第30-31页 |
3.2.3 加速出站过程 | 第31-32页 |
3.3 停靠站时间定义 | 第32页 |
3.4 站点停靠时间影响因素分析 | 第32-36页 |
3.4.1 出入站过程影响因素分析 | 第32-34页 |
3.4.2 站内停靠过程影响因素分析 | 第34-36页 |
3.5 小结 | 第36-37页 |
第4章 停靠站时间规律分析 | 第37-53页 |
4.1 时空特性分析 | 第37-41页 |
4.1.1 时段特性 | 第37-39页 |
4.1.2 周期特性 | 第39-40页 |
4.1.3 线路特性 | 第40-41页 |
4.2 相关性分析 | 第41-44页 |
4.2.1 车头时距相关性分析 | 第41-44页 |
4.2.2 客流量相关性分析 | 第44页 |
4.3 影响因素选取及影响因子模型建立 | 第44-50页 |
4.3.1 进出站过程影响因子 | 第45-48页 |
4.3.2 站内停靠过程影响因子 | 第48-50页 |
4.4 影响因子系数标定 | 第50页 |
4.5 小结 | 第50-53页 |
第5章 停靠站时间预测模型 | 第53-61页 |
5.1 高峰时段判定及预测 | 第53-56页 |
5.1.1 数据平滑处理 | 第53-54页 |
5.1.2 历史数据高峰时段判定 | 第54-55页 |
5.1.3 阈值确定 | 第55页 |
5.1.4 当日高峰时段判定及预测 | 第55-56页 |
5.2 预测模型建立 | 第56-59页 |
5.2.1 历史平均值模型 | 第56-57页 |
5.2.2 指数平滑模型 | 第57-58页 |
5.2.3 BP神经网络模型 | 第58-59页 |
5.3 预测结果对比分析 | 第59页 |
5.4 小结 | 第59-61页 |
第6章 实例分析 | 第61-77页 |
6.1 数据预处理 | 第61-66页 |
6.1.1 GPS数据处理 | 第61-63页 |
6.1.2 公交车站点停靠时间提取 | 第63页 |
6.1.3 IC卡数据处理 | 第63-64页 |
6.1.4 站点刷卡人数估计 | 第64-66页 |
6.2 高峰时段判定及预测 | 第66-69页 |
6.2.1 数据平滑处理 | 第66页 |
6.2.2 历史高峰时段判定 | 第66-68页 |
6.2.3 阈值确定 | 第68页 |
6.2.4 当日高峰时段判定及预测 | 第68-69页 |
6.3 影响因子系数标定 | 第69-70页 |
6.4 停靠站时间预测 | 第70-76页 |
6.4.1 历史平均值预测 | 第70-72页 |
6.4.2 指数平滑预测 | 第72-73页 |
6.4.3 BP神经网络预测 | 第73-74页 |
6.4.4 预测结果对比分析 | 第74-76页 |
6.5 小结 | 第76-77页 |
第7章 总结与展望 | 第77-81页 |
7.1 论文总结 | 第77-79页 |
7.1.1 主要研究成果 | 第77-78页 |
7.1.2 论文创新点 | 第78-79页 |
7.2 论文展望 | 第79-81页 |
参考文献 | 第81-85页 |
致谢 | 第85-86页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第86页 |