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城市軌道交通客流分析及預測——方法與應用 版權信息
- ISBN：9787114151132
- 條形碼：9787114151132 ; 978-7-114-15113-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
城市軌道交通客流分析及預測——方法與應用 本書特色
本書在作者多年從事城市軌道交通客流分析的理論研究與實踐工作的基礎上， 基于歷史ＡＦＣ 數據， 結合先進的交通建模理論， 深入淺出地論述了城市軌道交通客流分析及預測的方法與應用。本書可作為高等院校軌道交通、交通運輸規劃與管理、交通工程等專業的高年級本科生選修教材和研究生教材， 也可供軌道交通管理部門和科研單位參考。
城市軌道交通客流分析及預測——方法與應用 內容簡介
本書基于歷史AFC數據, 結合先進的交通建模理論與方法, 對城市軌道交通客流進行科學預測并準確推算網絡客流的時空分布狀態, 不僅對提升我國城市軌道交通運營管理水平具有重要的現實意義, 而且對于拓展我國城市交通管理理論具有重要的學術價值。
城市軌道交通客流分析及預測——方法與應用 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究現狀
1.3 主要內容
第2章 我國城市軌道交通發展現狀
2.1 總體情況
2.2 北京市軌道交通
2.3 上海市軌道交通
2.4 廣州市軌道交通
2.5 深圳市軌道交通
第3章 城市軌道交通客流特征
3.1 總體情況
3.2 客流基本特征
3.3 環線客流特征
3.4 車站客流特征
第4章 短時客流預測常用方法
4.1 概述
4.2 基于統計的預測模型
4.3 神經網絡預測模型
4.4 支持向量機預測模型
4.5 基于混沌理論的預測模型
4.6 組合預測模型
第5章 基于單模型的城市軌道交通客流預測方法
5.1 客流的時間序列特征
5.2 基于時間序列分析的客流預測方法
5.3 多模塊加權神經網絡客流預測方法
5.4 基于混合核函數的支持向量機客流預測方法
第6章 基于組合模型的城市軌道交通客流預測方法
6.1 并行加權神經網絡預測方法
6.2 ARIMA-RBF組合預測方法
6.3 EMD-RBF組合模型預測方法
6.4 基于灰色關聯度*大化的組合預測方法
第7章 城市軌道交通客流預測案例分析
7.1 平常日進站客流預測
7.2 端午節客流預測
7.3 國慶節客流預測
7.4 清明節客流預測
第8章 交通網絡流量分析基礎
8.1 概述
8.2 交通網絡
8.3 交通網絡特性
8.4 *短路徑算法
8.5 離散選擇模型
8.6 非平衡分配方法
8.7 用戶平衡配流方法
8.8 隨機平衡配流方法
第9章 城市軌道交通乘客出行行為分析
9.1 乘客出行行為定性分析
9.2 問卷調查
9.3 基本統計
9.4 路徑選擇影響因素分析
9.5 乘客路徑選擇行為分析
第10章 考慮換乘的城市軌道交通網絡客流分配方法
10.1 網絡客流分配及其影響因素
10.2 路徑廣義費用
10.3 路徑選擇模型
10.4 基于路徑的客流分配方法
10.5 基于區段的客流分配方法
10.6 參數估計
10.7 實證分析
第11章 考慮乘客分類的城市軌道交通網絡客流分配方法
11.1 考慮乘客類別的客流分配方法
11.2 乘客屬性與路徑選擇的相關性分析
11.3 乘客的交叉分類
11.4 O-D客流分類
11.5 參數估計
11.6 實例計算
11.7 算法分析
第12章 基于時刻表的城市軌道交通網絡客流分配方法
12.1 概述
12.2 城市軌道交通網絡的動態特征
12.3 城市軌道交通的空間網絡
12.4 基于時刻表的時空擴展網絡
12.5 出行費用分析
12.6 基于時空網絡的城市軌道交通網絡客流分配方法
12.7 算例分析
參考文獻
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