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城市轨道交通乘客时空出行模式挖掘及动态客流分析
 
     论文目录
 
致谢第3-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第16-30页
    1.1 研究背景和意义第16-18页
    1.2 研究现状第18-27页
        1.2.1 乘客出行模式挖掘研究现状第18-20页
        1.2.2 OD客流矩阵动态估计研究现状第20-25页
        1.2.3 交通网络客流分配模型研究现状第25-27页
    1.3 本章小结第27-30页
第二章 个体乘客时空出行模式分析第30-50页
    2.1 个体乘客出行模式提取第30-37页
        2.1.1 元数据描述第31-32页
        2.1.2 乘客出行模式定义第32-33页
        2.1.3 乘客出行模式提取第33-37页
    2.2 基于统计方法的乘客出行模式分析第37-40页
        2.2.1 基于统计方法的出行模式规律分析第37-39页
        2.2.2 基于统计方法的个体乘客异常行为分析第39-40页
    2.3 基于无监督聚类方法的乘客出行模式分析第40-49页
        2.3.1 基于时间出行模式的乘客聚类分析第40-45页
        2.3.2 基于空间出行模式的乘客聚类分析第45页
        2.3.3 时间模式和空间模式相关性分析第45-48页
        2.3.4 基于聚类方法的异常乘客检测第48-49页
    2.4 本章小结第49-50页
第三章 乘客路径选择行为分析第50-68页
    3.1 乘客路径选择问题描述以及方法概述第51-53页
        3.1.1 乘客路径选择概率形式化描述第51-52页
        3.1.2 解决思路以及本章的分析框架第52-53页
    3.2 路径选择概率计算方法第53-59页
        3.2.1 有效路径选择第53-54页
        3.2.2 乘客有效出行方案获取第54-55页
        3.2.3 最短步行时间计算第55-56页
        3.2.4 θ_ζ和β_n信计算方法第56-59页
        3.2.5 路径选择概率计算第59页
    3.3 实验结果分析第59-63页
        3.3.1 乘客滞留现象分析第59-61页
        3.3.2 路径选择行为分析第61-62页
        3.3.3 地铁线网时空密度分析第62-63页
    3.4 本章小结第63-68页
第四章 OD矩阵在线估计第68-90页
    4.1 轨道客流OD矩阵估计分析思路第68-69页
    4.2 个体乘客规律出行模式提取以及分类第69-71页
    4.3 随机乘客客流分离率相关性分析第71-80页
        4.3.1 客流分离率7天周期性分析第71-76页
        4.3.2 相邻时间段客流分离率相关性分析第76-79页
        4.3.3 客流分离率与天气因素相关性分析第79-80页
    4.4 基于混合模型的随机乘客OD矩阵动态估算第80-84页
        4.4.1 WAM和KNN基本思想第81-82页
        4.4.2 WAM和KNN预测过程第82页
        4.4.3 基于WAM的客流分离率预测过程第82-83页
        4.4.4 基于KNN的客流分离率预测过程第83-84页
    4.5 实验分析第84-87页
    4.6 本章小结第87-90页
第五章 在线客流移动分析第90-104页
    5.1 问题定义以及解决方案概述第90-93页
        5.1.1 基础定义第90-91页
        5.1.2 地铁在线移动估计解决方案描述第91-93页
    5.2 两类随机事件选择概率计算第93-95页
    5.3 乘客步行时间分布和列车容量分析第95-98页
        5.3.1 乘客步行时间分布第95-98页
        5.3.2 列车容量分析第98页
    5.4 乘客在线移动模拟第98-100页
    5.5 客流实时移动模拟结果展示第100-103页
    5.6 本章小结第103-104页
第六章 总结与展望第104-106页
    6.1 主要研究工作第104-105页
    6.2 后续研究工作展望第105-106页
参考文献第106-116页
简历第116-119页

 
论文编号BS3168435,这篇论文共119
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