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智能公交信息对城市居民公交出行方式选择的影响研究

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智能公交信息对城市居民公交出行方式选择的影响研究
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摘要第1-8页
Abstract第8-16页
第一章 概述第16-30页
  1.1 研究背景与意义第16-19页
  1.2 国内外研究现状第19-26页
    1.2.1 国外研究现状第19-24页
    1.2.2 国内研究现状第24-25页
    1.2.3 国内外研究小结第25-26页
  1.3 研究对象第26-27页
  1.4 研究目标和主要研究内容第27-30页
    1.4.1 研究目标第27页
    1.4.2 主要研究内容第27-29页
    1.4.3 技术路线第29-30页
第二章 信息需求特征及出行选择意向调查设计第30-58页
  2.1 信息分类、属性及作用第30-34页
    2.1.1 信息的分类第30-32页
    2.1.2 信息的属性第32-33页
    2.1.3 公交出行信息的作用第33-34页
  2.2 信息与出行者出行决策行为关系分析第34-36页
    2.2.1 信息对出行决策作用的基本模式和效果第34-36页
    2.2.2 公交出行者的认知和决策的过程第36页
  2.3 信息需求分析第36-41页
    2.3.1 出行前信息需求分析第37页
    2.3.2 出行中信息需求分析第37页
    2.3.3 其他信息需求分析第37-38页
    2.3.4 信息需求定量分析第38-41页
  2.4 智能公交信息对出行选择影响的意向调查设计第41-51页
    2.4.1 调查方法基本理论第41-43页
    2.4.2 调查方案设计第43-46页
    2.4.3 情景组合设计第46-49页
    2.4.4 调查问卷设计第49页
    2.4.5 调查步骤第49-51页
  2.5 出行选择意向调查数据统计分析第51-55页
    2.5.1 调查问卷的校核和筛选第51-52页
    2.5.2 个人和社会经济属性统计分析第52页
    2.5.3 情景数据的统计分析第52-54页
    2.5.4 主观态度量表数据统计分析第54-55页
  2.6 小结第55-58页
第三章 智能公交信息对出行者出发时间选择的影响机理第58-76页
  3.1 研究思路第58-60页
    3.1.1 国外研究成果总结第58-59页
    3.1.2 国内研究成果总结第59-60页
    3.1.3 本章研究思路第60页
  3.2 出发时间选择模型构建第60-65页
    3.2.1 早到延误和晚到延误分析第60-62页
    3.2.2 混合Logit模型第62-63页
    3.2.3 模型参数估计方法第63页
    3.2.4 基础数据获取及效用函数确定第63-65页
  3.3 出发时间选择模型参数估计第65-71页
    3.3.1 初步建模的参数估计及结果分析第65-67页
    3.3.2 再次建模的参数估计及结果分析第67-69页
    3.3.3 混合Logit模型优度分析第69-71页
  3.4 智能公交信息服务条件下出行者出发时间选择特征第71-75页
    3.4.1 出行者个体因素对出发时间选择的影响第71-72页
    3.4.2 出行习惯对出发时间选择的影响第72-73页
    3.4.3 公交出行信息对出发时间选择的影响第73-74页
    3.4.4 出行时间延误因素对出发时间选择的影响第74-75页
  3.5 小结第75-76页
第四章 智能公交信息对出行者出行方式选择的作用第76-98页
  4.1 研究思路第76-78页
    4.1.1 国外研究成果总结第76-77页
    4.1.2 国内研究成果总结第77页
    4.1.3 本章研究思路第77-78页
  4.2 出行者出行方式选择影响分析第78-83页
    4.2.1 多项Logit模型第78-79页
    4.2.2 基础数据获取及效用函数确定第79-81页
    4.2.3 参数估计及结果分析第81-83页
  4.3 出行者公交出行方式选择变化分析第83-92页
    4.3.1 初步建模结果分析第84-86页
    4.3.2 再次建模结果分析第86-88页
    4.3.3 基于BP神经网络变量重要性的模型评价第88-92页
  4.4 智能公交信息服务条件下出行者出行方式选择特征第92-95页
    4.4.1 出行者个体因素对出行方式选择的影响第92-93页
    4.4.2 出行习惯对出行方式选择的影响第93-95页
    4.4.3 公交出行信息对出行方式选择的影响第95页
  4.5 小结第95-98页
第五章 基于感知成本的公交出行决策分析第98-110页
  5.1 出行成本及其影响因素第98-100页
    5.1.1 出行成本第98-99页
    5.1.2 出行成本影响因素第99-100页
  5.2 感知成本、影响因素及模型第100-104页
    5.2.1 感知成本概念第100页
    5.2.2 感知成本特性第100-101页
    5.2.3 感知成本影响因素第101-102页
    5.2.4 感知成本影响模型第102-104页
  5.3 考虑感知成本的巢式Logit模型构建及出行决策分析第104-108页
    5.3.1 模型结构第104-105页
    5.3.2 巢式Logit模型效用函数及选择概率第105页
    5.3.3 参数估计及结果分析第105-108页
    5.3.4 出行决策行为预测第108页
  5.4 小结第108-110页
第六章 智能公交信息条件下不同出行者的公交出行选择意愿第110-126页
  6.1 研究思路第110-111页
  6.2 数据检验与变量选取第111-114页
    6.2.1 信度检验第111页
    6.2.2 效度检验第111-112页
    6.2.3 正态性检验第112-113页
    6.2.4 主观态度变量确定第113-114页
  6.3 出行者个体属性对使用信息的主观态度影响分析第114-118页
    6.3.1 模型构建第114-115页
    6.3.2 估计结果第115-118页
  6.4 基于态度的公交出行选择意愿分析第118-123页
    6.4.1 模型构建第118-120页
    6.4.2 估计结果第120-123页
  6.5 小结第123-126页
第七章 公交出行信息发布策略研究第126-138页
  7.1 公交出行信息发布对出行者出行决策的影响分析第126-130页
    7.1.1 公交出行信息发布对出行者出发时间选择的影响第126-128页
    7.1.2 公交出行信息发布对出行者出行方式选择的影响第128-130页
  7.2 出行者个体在智能公交信息条件下对出行决策的反应分析第130-132页
    7.2.1 出行者个体在智能公交信息条件下出发时间选择反应第130-131页
    7.2.2 出行者个体在智能公交信息条件下出行方式选择反应第131-132页
  7.3 基于市场细分的公交出行信息发布改善策略分析第132-136页
    7.3.1 分析思路第132-133页
    7.3.2 聚类分析第133-135页
    7.3.3 细分子市场特征第135-136页
    7.3.4 公交出行信息服务改善策略第136页
  7.4 小结第136-138页
第八章 结论与展望第138-144页
  8.1 论文主要工作及结论第138-140页
  8.2 主要创新点第140-142页
  8.3 研究展望第142-144页
致谢第144-146页
参考文献第146-154页
附表1 公交出行信息需求调查第154-156页
附表2 公交出行意向调查表第156-162页
攻读博士学位期间撰写和发表论文及参与课题研究情况第162-163页

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