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基于人类行为特征的城市公共交通出行模式研究

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基于人类行为特征的城市公共交通出行模式研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第13-27页
    1.1 研究背景第13-15页
    1.2 研究目的和意义第15-17页
        1.2.1 研究目的第16页
        1.2.2 研究意义第16-17页
    1.3 国内外相关研究第17-23页
        1.3.1 公交出行特征研究第17-19页
        1.3.2 公交出行模式研究第19-20页
        1.3.3 复杂系统研究第20-21页
        1.3.4 人类行为动力学研究第21-22页
        1.3.5 文献综述总结第22-23页
    1.4 研究内容和技术路线第23-26页
        1.4.1 研究内容第24页
        1.4.2 技术路线第24-26页
    1.5 论文结构第26-27页
第二章 公交出行数据及其处理第27-42页
    2.1 公共交通数据第27-31页
        2.1.1 公共交通基础数据第27-28页
        2.1.2 公共交通运营数据第28-30页
        2.1.3 现有数据的局限性第30-31页
    2.2 本研究采用的公共交通数据第31-34页
        2.2.1 公共交通数据第31-33页
        2.2.2 地铁交通数据第33-34页
    2.3 公共交通数据处理第34-41页
        2.3.1 缺失数据修补第36-37页
        2.3.2 误差信息校正第37-38页
        2.3.3 封闭OTD挖掘第38-41页
    2.4 本章小结第41-42页
第三章 公交出行动力学特征分析第42-66页
    3.1 基本概念第42-43页
        3.1.1 行为动力学第42页
        3.1.2 出行特征与出行模式第42-43页
    3.2 行为动力学方法第43-46页
        3.2.1 时间间隔分布分析第43-44页
        3.2.2 阵发性与记忆性分析第44-46页
    3.3 群体层面的动力学特征第46-59页
        3.3.1 行为动力学实证第46-58页
        3.3.2 回归分析第58页
        3.3.3 阵发性与记忆性分析第58-59页
    3.4 个体层面的动力学特征第59-65页
        3.4.1 行为动力学实证第59-63页
        3.4.2 回归分析第63-64页
        3.4.3 阵发性与记忆性分析第64-65页
    3.5 本章小结第65-66页
第四章 公交出行动力学模式研究第66-84页
    4.1 需求驱动的公交出行模式第66-76页
        4.1.1 研究思路第66-67页
        4.1.2 生存需求驱动的出行模式第67-73页
        4.1.3 求学需求驱动的出行模式第73-74页
        4.1.4 相对灵活的出行模式第74-76页
    4.2 通勤模式识别第76-82页
        4.2.1 回归分析聚类方法第77-79页
        4.2.2 时间谱函数聚类方法第79-81页
        4.2.3 聚类小结第81-82页
    4.3 本章小结第82-84页
第五章 基于图谱分析的公交出行研究第84-96页
    5.1 图谱分析方法第84-85页
    5.2 出行时间图谱第85-91页
        5.2.1 个体出行时间图谱第86-89页
        5.2.2 站点出行时间图谱第89-91页
    5.3 出行OD图谱第91-95页
        5.3.1 个体出行OD图谱第91-93页
        5.3.2 站点出行OD图谱第93-95页
    5.4 本章小结第95-96页
第六章 基于高斯云混合模型的出行路径识别研究第96-109页
    6.1 出行路径识别问题第96-97页
        6.1.1 出行路径的不确定性第96-97页
        6.1.2 影响路径选择的因素第97页
    6.2 基于云变换模型的出行路径识别第97-103页
        6.2.1 行程时间云模型第97-100页
        6.2.2 换乘识别云变换模型第100-102页
        6.2.3 改进的换乘识别模型第102-103页
    6.3 案例分析第103-107页
        6.3.1 基础数据处理第103-105页
        6.3.2 基本方案I:自适应高斯云变换模型第105-106页
        6.3.3 对比方案II:贝叶斯信息准则模型第106-107页
        6.3.4 改进方案Ⅲ:分段叠加的改进模型第107页
    6.4 本章小结第107-109页
结论第109-112页
    1 研究结论第109-110页
    2 研究工作及创新点第110页
    3 研究展望第110-112页
附录第112-130页
    附录1 公交出行动力学特征运算程序第112-116页
    附录2 自适应高斯云变换实现程序第116-130页
参考文献第130-136页
攻读博士学位期间取得的研究成果第136-138页
致谢第138-139页
附件第139页

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