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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

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