一、公交路网设计中的线路生成算法——探索法（论文文献综述）
赵添[1]（2021）在《基于GIS的冬奥出行规划系统的设计与实现》文中提出冬奥会作为国家特大型体育赛事之一,吸引了众多国内外游客观赛。然而,由于赛事相关信息发布不集中,给赛事管理者和出行人员的出行和查询冬奥相关信息带来不便,并且道路突发异常情况时有发生,若不能及时采取应急措施将会给观赛游客带来延误。因此,赛事管理者和出行者缺少集赛事相关信息查询、出行规划和应急调度一体化平台。本论文以软件工程方法学为指导思想,以软件工程理论、智慧交通理论、智能优化算法为基础,以赛事管理人员和出行人员为研究对象,以应急调配和出行规划为研究场景,系统地分析了待解决问题的需求和业务流程,最后设计与开发冬奥出行规划原型系统。旨在为管理和出行人员提供便捷、可靠、高效的出行规划和信息查询服务。本文主要的设计与开发内容有如下几个方面:（1）常态与应急调度场景下出行路径规划方法和应急车辆调度模型。为了减少应急车辆和观赛人员各自出行时间,设计了用于应急和常态场景下的出行路径规划方法和应急场景下的应急车辆调配模型:在出行场景下,将研究场景聚焦于轨道交通出行和驾车出行两种出行场景,通过Dijkstra算法来实现轨道交通下不同出行目的的出行规划方法;通过改进蚁群算法以提高其在驾车路径规划方法的实用性,并通过实例证明,改进的算法比原始算法在限定搜索区域的情况下求解效率提高了23.8%,蚂蚁死锁发生的概率降低到了7-9%。在应急场景下,建立了以最短应急时间和最优车辆配置为目标的单应急点单需求点应急车辆调配模型,先使用改进蚁群算法分析最近驻车点分布,再使用回溯剪枝算法来求解模型。（2）冬奥出行规划原型系统的设计与实现。在系统功能设计方面,本文首先分析大型赛事相关的业务痛点,并依据面向对象的模块化划分方法初步将冬奥出行规划系统划分为冬奥基础数据管理、交通态势可视化及评价、应急资源调配和管理、出行路径规划和用户管理五个模块。在系统架构方面,为了简化系统开发流程,本系统使用SSM作为后端框架,Layui.js作前端框架,Web容器使用Tomcat,并使用My SQL、GDB和Redis作数据持久化工具。在系统实现方面,本系统以北京四环以内为出行规划区域,路网数据来源于Open Street Map。首先使用Arcmap对城市主干路网进行建模并存储于GDB,再通过Arc GIS Server作为地图服务器发布地图Web服务,最后使用Arc Objects组件进行二次开发来实现改进的蚁群算法对发布的地图实例的最优路径分析。
孟运五[2]（2021）在《基于微更新的历史街区活力再现研究 ——以合肥城隍庙街区为例》文中提出在城市发展的大背景下,诸多历史街区在改造过后出现商家经营惨淡、街区活力不足的状况。面对这种情况,如何对历史街区进行活化更新,从而促使街区活力再现,拉动区域经济增长,是今后一段时期历史街区保护与复兴中亟待解决的问题。在旧城改造更新背景下,庐阳区对城隍庙街区进行了改造更新,在经过两期改造过后,城隍庙街区物质环境得到了改善,整体风貌得到了显着提升,但改造后的城隍庙街区却出现商户生意惨淡、街区活力不足的情况。针对这种情况,本文选取合肥城隍庙街区为研究案例,以微更新理论为基础,以街区活力再现为切入点,在对城隍庙街区进行现状调研的基础上,构建针对城隍庙街区活力的评价体系,辅助城隍庙街区微更新策略的研究,在改善街区物质环境的同时,提高街区的吸引力,进而实现街区活力再现,从而促使街区得到繁荣发展,并拉动区域经济的增长。本文首先从理论和实践两个方面对街区活力、微更新的相关研究进行了综述,又开展了对微更新、街区活力的相关基础研究,探讨了微更新与街区活力的关系,构建了基于活力提升的历史街区微更新模式,并在此基础上选取合肥城隍庙街区为研究案例,详细分析了街区的综合现状,构建了街区活力评价体系对其进行评价,之后总结出街区的症结所在,最后结合街区自身的优势及规划愿景,从街区功能层面、物质环境层面、文脉传承层面提出合肥城隍庙街区的微更新策略,并提出相应的实施保障策略。本文以定量与定性分析结合的方法指导微更新策略的研究,提出基于活力提升的合肥城隍庙街区微更新策略,旨在为以后城隍庙街区的适应性改建提供一定依据,并为以后类似街区活力的提升提供一定的思路与借鉴。图[70]表[21]参[96]
闫小红[3]（2020）在《高速铁路夕发朝至列车开行方案优化》文中指出高速铁路夕发朝至列车以其特有的产品特性在实际开行中广受青睐。随着高速铁路修建并逐步成网,旅客乘坐高速铁路夕发朝至列车的长距离出行需求也在不断增长,高速铁路夕发朝至列车的大规模网络化开行将成为必然趋势。深入并系统研究高速铁路夕发朝至列车在哪些线路上开行、怎样开行等问题,是今后高速铁路夕发朝至列车开行方案不断优化的必然要求。本文分析和借鉴了实际的开行方案和已有的研究成果,以解决铁路现场实际问题为出发点,运用了数理统计分析、聚类分析、KNN类比预测、图解法、数学建模等多种定性与定量方法,对构成和影响高速铁路夕发朝至列车开行方案的要素进行了系统研究。本文不同于其他相关论文仅针对高速铁路夕发朝至列车开行中的某一问题展开独立研究,本文更加系统和全面的将高速铁路夕发朝至列车开行方案涉及到的一系列研究内容整合,形成一整套高速铁路夕发朝至列车开行方案设计的过程研究,更具理论指导和实际应用价值。本文的主要研究内容包括:（1）从路网条件角度分析了高速铁路夕发朝至列车的供给市场。本文从路网的距离和节点出发,分析了列车合理开行距离,运用了聚类分析法划分了高铁车站节点等级,得到了可作为高速铁路夕发朝至列车起讫点或重点停站的36个一级大节点,针对大节点间形成的630个OD进行了距离分布范围和高铁贯通情况分析。（2）从客流需求角度分析了高速铁路夕发朝至列车的需求市场。基于已开行线路的客流数据进行了多维度的客流特性分析,比选不同客流预测方法,提出了基于类比的K近邻（KNN）客流预测法,类比已开行线路的OD客流,确定影响客流预测的特征变量。运用已构建的KNN客流预测模型预测出大节点间的高铁夕发朝至客流,结合客流开行条件生成了全路网高铁夕发朝至列车开行线路备选集。（3）天窗设置与开行模式优化。在具备客流支撑条件下,考虑线路的技术条件,研究了列车夜间运行与天窗设置间协调问题即开行模式的选择问题。比较总结了不同开行模式的特点和适用范围。着重对适合于全路网、可实现多线路天窗协调的周期性移动压缩天窗模式进行了优化建模。优化目标是使组织难度最小,量化为以最少的关键区间数（留天窗缝的区间）覆盖所有线路,实现全路网开行最优。（4）案例研究。运用Python及CPLEX等求解了优化模型,并对结果进行了分析,进一步利用图解法确定了高速铁路夕发朝至列车的停站方案。验证了论文研究成果的可行性和实用性。
曹克武[4]（2020）在《基于多种交通模式的居民出行路径规划方法研究》文中研究说明目前,现代城市交通系统正在向多元化、大规模、复杂化方向日益发展。采用现代信息技术,通过各种交通模式的有机衔接充分发挥它们的综合效能已成为缓解现代城市日益严重交通压力的新途径。由此,针对多模式交通出行的市民出行合理规划问题的研究日益迫切。本文基于现代城市的多种交通模式,针对居民的个性化出行需求,开展了基于多种交通模式的居民出行路径规划方法研究。具体研究内容如下:（1）现代城市多种交通模式的分析。多模式交通系统由现代城市相互独立的多个交通模式相互衔接而成,它们相互协同、紧密合作而又各有分工和特点,在混合模式出行中执行不同的职能。通过对现有文献的综合分析,本文对例如公交、地铁、出租等各种典型交通出行模式的组成结构、网络特征以及运营特征等进行了描述和总结。（2）在对各交通模式特征分析的基础上,构建了现代城市混合模式交通网络模型。针对居民日益多样化的个性化出行偏好,构建了以出行时长、出行费用以及换乘次数为评估标准的“广义最短路径”问题模型:基于混合交通模式的多目标居民出行路径规划模型。该模型提出了把出租车模式和现有其他公共交通模式的混合,并考虑了公交系统运行的时刻表信息,从而可以更好地满足居民更加个性化的出行需求。（3）考虑基于多模式交通网络居民出行规划问题模型的大规模、复杂性特征,采用全局搜索与局部搜索平衡能力强的人工蜂群算法来进行多目标“最短路径”的求解,提出了一种结合自适应变异策略和蜜源保留策略的改进人工蜂群算法。最后,通过实验验证了本文提出的改进人工蜂群算法在求解多模式多目标路径规划问题的有效性。
刘奕[5]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中认为随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
马也[6]（2018）在《城市交通低碳发展策略及环境效益评估研究》文中研究表明交通部门是社会经济发展的关键组成部分,也是能源消耗和二氧化碳排放的重要行业。随着我国交通部门的飞速发展,迅猛增长的燃料油消耗,为自然环境的可持续发展和国家能源安全造成了巨大的压力,也为缓解和适应气候变化带来了巨大的挑战。因此我国亟需交通部门的低碳转型发展,营造良好的发展环境、构建科学合理的政策规划组合,以期开拓清洁低碳的发展道路,来保障经济社会的绿色、健康、可持续发展。本文面向国家应对气候变化重大战略需求和交通部门低碳发展的国际研究前沿,对城市交通低碳发展策略及环境效益进行设计和评价。综合运用了运筹学、统计学、计量经济学、车用燃料生命周期、投入产出分析、组织行为学、情景分析方法,以及文献计量等理论和方法,基于交通运行的“互联网+”大数据,从国家政策设计的规避策略、转变策略和改进策略方面拆解发展低碳交通的宏观战略和微观行为。具体从初级的城市路网规划阶段、中级的交通出行方式的替代阶段和高级的车辆燃油经济性的提高阶段三方面出发,进行城市低碳交通全路径发展策略剖析和研究,并对其进行环境效益评估,主要研究工作及创新点体现在以下几个方面:（1）从城市路网规划的视角出发,通过定量交通建模,运用仿真算法和车用燃料生命周期模型,去探究城区路网规模对城市交通状况的影响,进而量化分析不同情景下的环境效益。其优势在于定量分析不同路网设计规模下所造成的能源消耗和温室气体排放量,把路网规划和能源环境相结合,为未来低碳城市规划提供定量的研究方法及理论依据。基于这一目标,具体对以下几个内容展开研究:调查不同路网街区规模情况下,城市的交通流量分布和交通拥堵情况;探索不同街区规模的城市中行驶的车辆行驶里程（VMT）和行驶时间;核算不同街区规模下的城市交通所带来不同的空气污染和环境影响。研究结果显示,街区规模和交通流量之间存在紧密联系,大街区路网更有可能引发交通拥堵并将增加车辆24.8%的行驶里程和14.4%的行程时间。在能源消耗和环境保护方面,大街区不利于低碳交通的可持续发展。街区规模显着地影响着城市路面交通状况,城市规划者在未来城市路网布局时必须考虑到路网街区规模和环境效益之间的关系。（2）从替代交通出行方式的视角出发,在“互联网+”大数据、“共享经济”的背景下,探究共享出行的出行特征和节能减排收益,及此出行方式对未来消费者购车行为选择的影响。其优势在于,把共享出行的一手订单和集计数据在地理信息系统中集成,识别其出行特征、量化潜在的节能减排效益,并开创性地从共享出行视角下,探究其作为新能源汽车的推广渠道,如何提高消费者购买新能源汽车的意愿。结果显示,共享出行主要满足了用户日常的通勤需求,且有明显的早晚高峰,其服务多为连通中心城区和周边城区的中长距离出行。另外,在京津冀地区,共享出行一年平均将节约20.8万吨标煤的能耗、减少排放650.7吨二氧化碳、325.8吨一次PM2.5、1220.2吨二氧化硫以及1527.2吨氮氧化物。从共享出行的用户角度看,共享出行中电动汽车的服务显着提升了未来消费者购买电动汽车的概率,且收入水平是影响消费者改变其购买新能源汽车行为最重要的影响因素。随着受教育程度的上升,受访者对新能源汽车的接受度更好,尤其对于年轻的女性受访者,购买电动汽车的行为选择容易受到共享出行中电动汽车的乘坐体验而改变。（3）从提高车辆燃油经济性的视角出发,本部分研究针对于新能源汽车的产业发展和推广使用,建立主客观权重相结合的评估模型,量化评估不同国家、不同政策体系下新能源汽车产业的发展水平,并聚焦于中国的新能源汽车市场,基于车用燃料生命周期模型和新能源汽车运行的实际监测数据,量化评估了北京市公共领域的电动汽车运行所带来的环境效益,并对未来的节能减排潜能进行了预测和展望。结果显示,美国、日本、德国、中国的新能源汽车产业的产业发展水平不同,其中中国位居第二,有望未来赶超德国,实现“弯道超车”。另外,新能源汽车的推广和运行能显着减少能源消耗及空气污染物排放。2012年7月至2015年11月北京电动出租车总计节能710.2万千克标准煤,总计减排5369.5吨二氧化碳;2014年1月至2015年11月电动公交车总计节能46.8万千克标准煤,二氧化碳排放量仅为燃油公交车的79.3%;电动环卫车能耗仅为燃油环卫车的77.1%,二氧化碳排放量为燃油环卫车的92.3%。本文所构建的政策分析框架和环境效益评估模型方法有助于辅助城市或区域的低碳交通发展,为加强低碳交通建设、科学制定交通部门节能减排规划和降低交通部门能耗和污染物排放提供理论分析依据和决策支持。
李佳晖[7]（2018）在《城市社区巴士线路布设方法研究》文中认为城市面对的交通问题日趋严峻,只有大力发展公共交通才能从根本上解决这个问题。现如今各地市都在积极发展轨道交通事业,但轨道交通作为城市大客流运送通道,在客流吸引范围上无法做到面面俱到,要彻底发挥轨道交通运输功能,也依赖于地面公共交通的发展,特别是对接驳轨道交通的支线公交的发展将有助于轨道交通实现客流的快速集散功能。有鉴于此,本文以支线公共交通与轨道交通接驳作为问题的切入点,深入研究了社区巴士线路布设的方法,论文的主要内容和研究如下:（1）对社区巴士的概念、特点、分类进行详细介绍,总结并对比社区巴士和常规公交的异同点,归纳了社区巴士线路布设的影响因素。（2）从服务对象和出行目的两个方面分析社区巴士的客流需求特性;从客流量特性、时间及空间分布特性上进一步分析社区巴士乘客的客流特点;从线路长度、平均站距、交通接驳情况三个方面对社区巴士的线路特征进行分析；最终确定了以满足通勤换乘需求为导向的社区巴士线路布设形式。（3）提出社区巴士线路布设的原则以及社区巴士与轨道交通等大运量交通的线路衔接形式,归纳社区巴士线路布设的具体过程。然后通过对现状公交线网服务能力进行评价来确定公交服务能力较低的区域,即社区巴士线路布设的优先区域,最终确定香山片区作为线路布设的实例区域。（4）针对社区巴士的各方面特点,提出社区巴士线路布设原则,构建符合社区巴士线路及客流特征的社区巴士线路布设模型,该模型综合公交运营成本最低和乘客候车成本最低,将其转化为社区巴士线路布设系统总成本最低,考虑了社区巴士线路的长度限制、车队规模限制以及线路通行能力的限制。之后提出基于人工蜂群算法的求解方法并对算法流程进行设计,然后通过设计算例对模型和算法进行验证。最后,通过将人工蜂群算法和遗传算法进行对比验证算法的求解效率和求解质量。算例结果表明,人工蜂群算法可以快速高效地求解出合理稳定的社区巴士车辆行驶路径,证明了该模型算法的有效性和实用性。（5）以公交线网服务能力较低的香山片区作为实例研究背景,对本文构建的模型及求解算法进行了验证,证明了本研究在现实推广的可行性。
王亚男[8]（2016）在《长春市双阳区城市公共交通线网规划研究》文中提出社会经济的持续快速发展,带动了我国城市化、汽车化的迅猛发展,进而使得交通需求尤其是道路交通量急剧增加。为满足日益增长的交通需求,近年来,城市交通基础设施建设投资加大、速度加快,取得了长足的发展。然而,交通问题依然尖锐,而且愈演愈烈。实施可操作性的城市公共交通线网规划对于城市的发展起到重要的作用。本文研究线网规划中的公交线网特性分析、公交需求预测、线路生成模型、事例计算及其方案评价等内容。在公交线网特性分析中,分析了常规道路网的基础特性,对于长春市双阳区公交线路非直线系数、交通线路网密度、线网覆盖率、公交站点覆盖率等参数进行了计算,分析出现有的公交线路网已不能满足整个城市的长期发展,需要对线网进行整体优化。在交通需求预测中,本文在“四阶段法”预测框架下,对交通预测方法进行了研究,对预测方法的特点进行了比较分析,提出了改进方法,并给出了相关参数标定方法。论文在分析公交优化目标及其影响的基础上,针对于目前我国城市公交线网优化问题,从提高乘客服务水平和企业利益角度出发,建立了公交线网优化模型,进行了数学理论分析,从而保证模型求解的有效性。最后,针对于现有道路基础条件下,提出了近期和远期的线网规划方案,并对方案进行了技术分析与评价,得到满意的结果。
王姣[9]（2016）在《定制公交行车站点规划与时刻表编制研究》文中指出定制公交是一种新兴的交通运输方式,提供先进、有吸引力和用户主导的运输服务,通过在线平台如网络、电话或手机APP的方式,集合时空需求及服务水平要求相似的个体乘客的出行需求,并由此来进行公交运营规划,是多元化公共交通的重要组成部分。本文在分析国内外相关研究及定制公交的发展现状的基础上,结合乘客的出行数据,对定制公交开行过程中面临的问题进行了深入研究,即：线路中车辆的配置数目、车辆的停靠站点、车辆到达每一个站点的时间问题,并针对问题进行建模与求解。本文综合考虑乘客、运营者和社会效益三方面的需求,建立目标函数。从乘客角度,明确车辆符合乘客的出行需求之后,本文考虑乘客的出行成本和出行价值；从运营者角度,本文考虑了运营收入和运营成本两部分；从社会角度,主要考虑由于定制公交对乘客的吸引,减少的道路拥堵及污染物排放。本文在将基本免疫遗传算法应用到求解问题模型的基础上,提出了改进的免疫遗传算法,体现在以下四个方面：通过多种群的设计和迁移算子的设计,有效防止未成熟收敛的现象发生；通过引入记忆库的概念,避免个体退化现象的发生；通过设计自适应的交叉及变异概率,防止算法陷入局部最优；通过对基因片段的适应度计算,提高收敛速度。并以算例验证了模型与改进的免疫遗传算法的可行性。本文以北京“梨园—国贸”实际乘客需求为例进行计算,根据本文的模型,分别用基本免疫遗传算法及改进的免疫遗传算法求解,分别得到线路中运行的车辆数目、各个车辆的行车站点及到达各个站点的时间,并将求解结果从线路及站点覆盖率、车辆实际到达时刻与乘客期望值的偏差等方面与实际运营线路进行了比较分析。
孙乐[10]（2015）在《物联网环境下城市公交多线路动态发车优化方法》文中研究指明近年来,各大城市的交通拥堵状况日益严重,空气质量也每况日下,这和市民普遍使用私家车出行密切相关。大力发展公共交通以减少私家车的使用是解决上述问题的切实可行的办法。传统的公交单线路调度方法存在着的人力资源、场站资源的浪费现象,实现多线路联合调度可以提高资源利用率。物联网和智能公交的飞速发展使得获取各种实时信息成为可能,因此如何借助物联网发展带来的契机实现对城市公交多线路的动态发车调度开始变得尤为重要起来。本文正是在此背景下展开了对物联网环境下的城市公交多线路动态发车优化方法的研究,主要的研究工作包括如下几个方面:第一,建立了以滚动时间窗为背景的、以最小化乘客的等车时间为目标函数的公交多线路动态发车基础模型,模型中考虑了物联网环境下能够采集到大量的实时信息。针对滚动时间窗内的第一个规划周期设计了遗传算法进行优化求解,针对多个规划周期的优化设计了基于记忆的遗传算法进行求解,求解结果证明这样比只使用普通遗传算法求解效率更高。第二,建立了考虑公交车容量限制的公交多线路动态发车优化模型,模型中使用的公交车的运营速度是与实时路况相关的非均匀运营速度,考虑了这些因素的模型更贴合实际情况。使用所建立的数学模型对常见的几种客流案例进行了求解分析,优化结果证明了本模型针对不同的客流变化均具有一定的优化效果。第三,考虑到公交公司的实际运营过程中会使用不同车型的公交车,本文针对不考虑公交车运营费用的情况建立了以最小化乘客等车时间为目标函数的优化模型,针对考虑运营费用的情况建立了以最小化乘客等车费用和公交车运营费用之和为目标函数的优化模型,并使用遗传算法分别求解了低、中、高客流案例,优化结果证明使用多种车型的公交车可以取得更好的优化效果。第四,在所提出的公交动态调度理论的基础上,参与了城市公交智能运营调度平台软件系统的开发,应用Visual Studio 2010开发平台,结合SQL Server 2008数据库,使用C#语言完成了软件系统中的多线路动态调度模块的开发,将文中的多线路动态发车优化方法嵌入了软件系统中。
二、公交路网设计中的线路生成算法——探索法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、公交路网设计中的线路生成算法——探索法（论文提纲范文）
（1）基于GIS的冬奥出行规划系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 论文组织结构及技术路线 |
| 1.4.1 论文组织结构 |
| 1.4.2 论文技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与技术概述 |
| 2.1 Layui.js前端框架 |
| 2.2 算法概述 |
| 2.2.1 蚁群算法 |
| 2.2.2 回溯剪枝算法 |
| 2.2.3 Dijkstra算法 |
| 2.3 ArcGIS Server |
| 2.4 ArcObjects开发组件 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 需求分析 |
| 3.1 需求分析概述 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 冬奥基础数据管理 |
| 3.2.2 交通态势可视化及评价 |
| 3.2.3 应急资源调配和管理 |
| 3.2.4 出行路径规划 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统概要设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 软件功能结构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 概念结构设计 |
| 4.3.2 逻辑结构设计 |
| 4.3.3 物理结构设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 出行路径规划算法的设计与实现 |
| 5.1 基于Dijkstra的轨道交通出行路径规划方法 |
| 5.1.1 最少总出行时间算法的设计与实现 |
| 5.1.2 最少换乘次数算法的设计与实现 |
| 5.2 基于改进蚁群算法的驾车出行规划方法 |
| 5.2.1 道路权重模型 |
| 5.2.2 蚁群算法的改进 |
| 5.2.3 算法流程描述 |
| 5.2.4 算法应用与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统详细设计与实现 |
| 6.1 系统运行及开发环境 |
| 6.2 冬奥基本数据管理模块 |
| 6.2.1 人机界面设计 |
| 6.2.2 模块流程设计 |
| 6.2.3 模块类设计 |
| 6.2.4 模块具体实现 |
| 6.3 交通态势可视化及评价 |
| 6.3.1 人机界面设计 |
| 6.3.2 模块流程设计 |
| 6.3.3 模块类设计 |
| 6.3.4 模块具体实现 |
| 6.4 应急资源调配和管理 |
| 6.4.1 应急车辆调配模型 |
| 6.4.2 人机界面设计 |
| 6.4.3 模块流程设计 |
| 6.4.4 模块类设计 |
| 6.4.5 模块具体实现 |
| 6.5 出行路径规划模块 |
| 6.5.1 路网建模 |
| 6.5.2 人机界面设计 |
| 6.5.3 模块流程设计 |
| 6.5.4 模块类设计 |
| 6.5.5 模块具体实现 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 系统测试 |
| 7.1 测试环境 |
| 7.2 功能性测试 |
| 7.3 非功能性测试 |
| 7.3.1 系统性能测试 |
| 7.3.2 系统安全性测试 |
| 7.3.3 系统兼容性测试 |
| 7.3.4 算法与模型测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 主要工作 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于微更新的历史街区活力再现研究 ——以合肥城隍庙街区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 社会背景:历史街区保护及更新所面临的困境 |
| 1.1.2 时代背景:城市发展转向内涵化 |
| 1.1.3 政策背景:国家及地方相关政策 |
| 1.1.4 现实背景:公众对以合肥城隍庙街区为例的街区活力提升诉求 |
| 1.2 研究对象与范围 |
| 1.2.1 研究对象 |
| 1.2.2 研究范围 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 相关概念解释 |
| 1.4.1 历史街区 |
| 1.4.2 微更新 |
| 1.4.3 街区活力 |
| 1.5 国内外研究综述 |
| 1.5.1 国外研究综述 |
| 1.5.2 国内研究综述 |
| 1.6 研究内容与方法 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 研究方法 |
| 1.7 研究框架 |
| 第二章 相关基础研究 |
| 2.1 微更新的相关研究 |
| 2.1.1 微更新的提出背景 |
| 2.1.2 微更新的相关理论 |
| 2.1.3 微更新的内涵与特征 |
| 2.1.4 微更新的基本动因 |
| 2.1.5 微更新的参与主体 |
| 2.1.6 微更新与其他概念的比较研究 |
| 2.2 街区活力的相关研究 |
| 2.2.1 街区活力的来源 |
| 2.2.2 街区活力体现的特征 |
| 2.2.3 街区活力提升的意义 |
| 2.3 微更新与街区活力的关系 |
| 2.3.1 街区活力的构成 |
| 2.3.2 微更新促进街区活力的生成 |
| 2.4 基于活力提升的历史街区微更新模式建构 |
| 2.4.1 目标与原则 |
| 2.4.2 微更新的方法 |
| 2.4.3 微更新的内容 |
| 2.4.4 微更新的实践路径 |
| 2.4.5 微更新的实践流程 |
| 2.4.6 双重保障机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 合肥城隍庙街区现状研究 |
| 3.1 合肥城隍庙街区的概况 |
| 3.2 合肥城隍庙街区价值分析 |
| 3.2.1 历史价值 |
| 3.2.2 文化价值 |
| 3.2.3 遗产价值 |
| 3.2.4 艺术价值 |
| 3.2.5 区位价值 |
| 3.2.6 经济价值 |
| 3.3 合肥城隍庙街区的现状研究 |
| 3.3.1 土地利用现状 |
| 3.3.2 道路交通现状 |
| 3.3.3 空间格局现状 |
| 3.3.4 功能业态现状 |
| 3.3.5 建筑综合现状 |
| 3.3.6 景观绿化现状 |
| 3.3.7 配套设施现状 |
| 3.3.8 文化资源现状 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 合肥城隍庙街区活力评价及症结所在 |
| 4.1 街区活力评价体系构建 |
| 4.1.1 评价维度的确立 |
| 4.1.2 评价指标体系的建立 |
| 4.1.3 确立评价方法 |
| 4.2 合肥城隍庙街区活力综合评价 |
| 4.2.1 整体评价 |
| 4.2.2 活力的表征 |
| 4.2.3 各因子评价结果统计分析 |
| 4.3 合肥城隍庙街区问题总结 |
| 4.3.1 街区活力尚有不足 |
| 4.3.2 功能定位存在不符 |
| 4.3.3 业态亟待拓展完善 |
| 4.3.4 物质环境亟待改善 |
| 4.3.5 文化内涵还需深挖 |
| 4.3.6 管理维护水平欠缺 |
| 4.4 合肥城隍庙街区改造成功之处 |
| 4.4.1 物质环境得到改善 |
| 4.4.2 推动文化传承发展 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于活力提升的合肥城隍庙街区微更新策略研究 |
| 5.1 合肥城隍庙街区微更新的必要性与可行性分析 |
| 5.1.1 必要性 |
| 5.1.2 可行性 |
| 5.2 合肥城隍庙街区微更新的框架 |
| 5.2.1 微更新的思路 |
| 5.2.2 微更新的依据 |
| 5.2.3 目的与原则 |
| 5.3 街区功能层面策略 |
| 5.3.1 明确街区定位 |
| 5.3.2 整治街区功能 |
| 5.3.3 完善街区功能 |
| 5.3.4 转变商业模式 |
| 5.4 物质环境层面策略 |
| 5.4.1 整治交通顽疾 |
| 5.4.2 修补空间肌理 |
| 5.4.3 打造触媒节点 |
| 5.4.4 完善基础设施 |
| 5.4.5 优化景观环境 |
| 5.5 文脉传承层面策略 |
| 5.5.1 传承文化遗产 |
| 5.5.2 开展特色活动 |
| 5.5.3 设置文化小品 |
| 5.5.4 强化文化展示 |
| 5.5.5 加强文化宣传 |
| 5.6 实施保障层面策略 |
| 5.6.1 加强政策支持引领 |
| 5.6.2 落实多元资金保障 |
| 5.6.3 构建多元参与平台 |
| 5.6.4 渐进式的更新时序 |
| 5.6.5 健全街区管理体系 |
| 5.6.6 建立动态反馈机制 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 6.2.1 研究不足 |
| 6.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（3）高速铁路夕发朝至列车开行方案优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 高速铁路夕发朝至列车开行概况及路网条件分析 |
| 2.1 高速铁路夕发朝至列车开行现状及特征 |
| 2.1.1 开行现状 |
| 2.1.2 开行特征分析 |
| 2.2 高速铁路夕发朝至列车开行方案编制的要素分析 |
| 2.2.1 构成要素分析 |
| 2.2.2 影响因素分析 |
| 2.3 高速铁路夕发朝至列车合理开行范围分析 |
| 2.3.1 合理开行时间带分析 |
| 2.3.2 合理开行距离分析 |
| 2.4 高铁路网的节点及OD特性分析 |
| 2.4.1 车站节点等级划分 |
| 2.4.2 高铁路网大节点间OD特性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 高速铁路夕发朝至列车开行的客流需求预测 |
| 3.1 高速铁路夕发朝至客流需求特性分析 |
| 3.1.1 周客流波动特性 |
| 3.1.2 不同距离范围的客流特性 |
| 3.1.3 不同节点层级间的客流特性 |
| 3.1.4 不同OD类型的客流特性 |
| 3.1.5 不同客运产品的客流特性 |
| 3.2 客流预测方法的比较及预测思路的确定 |
| 3.2.1 客流预测方法比较 |
| 3.2.2 高速铁路夕发朝至客流预测思路 |
| 3.3 基于KNN的高速铁路夕发朝至客流预测模型 |
| 3.3.1 客流预测的K近邻(KNN)类比算法 |
| 3.3.2 影响高铁夕发朝至客流预测的特征分析 |
| 3.3.3 KNN客流预测模型的构建与测试 |
| 3.4 KNN客流预测模型的应用及开行线路的生成 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 高速铁路夕发朝至列车开行与天窗的协调优化 |
| 4.1 高速铁路夕发朝至列车开行模式分析 |
| 4.1.1 等线模式 |
| 4.1.2 转线模式 |
| 4.1.3 周期性移动压缩天窗模式 |
| 4.1.4 其他模式 |
| 4.2 基于周期性移动压缩天窗模式的优化模型 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 优化思路 |
| 4.2.3 研究假设 |
| 4.2.4 符号定义 |
| 4.2.5 模型构建 |
| 4.2.6 求解思路 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 案例研究 |
| 5.1 参数取值 |
| 5.2 关键区间优化模型求解结果 |
| 5.3 关键区间求解结果分析 |
| 5.4 停站方案确定 |
| 5.5 开行方案最终结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 附录 A 高速铁路夕发朝至列车开行现状统计表 |
| 附录 B 全路网大节点间高铁夕发朝至OD客流预测值 |
| 附录 C Cplex求解最少关键区间代码 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于多种交通模式的居民出行路径规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作和组织结构 |
| 1.3.1 本文主要工作及创新之处 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 多种交通模式的特征分析 |
| 2.1 各种交通模式的特征分析 |
| 2.1.1 普通公交模式特征 |
| 2.1.2 轨道交通模式交通特征 |
| 2.1.3 步行/自行车交通特征 |
| 2.1.4 出租车交通特征 |
| 2.2 各交通模式特征对比 |
| 2.3 各交通模式的拓扑网络模型 |
| 2.3.1 普通公交网络模型 |
| 2.3.2 道路网络模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多模式多目标居民出行路径规划模型 |
| 3.1 多模式交通拓扑网络结构 |
| 3.2 多模式路径规划模型 |
| 3.2.1 符号及意义 |
| 3.2.2 多模式交通路径规划模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 多模式多目标居民出行路径规划模型的求解 |
| 4.1 最短路径算法概述 |
| 4.1.1 基于图的标号算法 |
| 4.1.2 群智能算法 |
| 4.2 改进人工蜂群算法 |
| 4.2.1 人工蜂群算法的改进策略 |
| 4.2.2 改进人工蜂群算法流程图 |
| 4.3 多模式路径规划模型的求解 |
| 4.3.1 初始解的生成 |
| 4.3.2 局部搜索 |
| 4.3.3 蜜源的评价 |
| 4.3.4 蜜源保留策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验对比与分析 |
| 5.1 算法示例 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 实验过程 |
| 5.1.3 实验结果分析 |
| 5.2 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 示例网络属性 |
| 附录 B 线路时刻表 |
| 个人简历、在校期间发表的学位论文和研究成果 |
（5）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（6）城市交通低碳发展策略及环境效益评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 应对气候变化亟需低碳发展 |
| 1.1.2 发展低碳交通任重道远 |
| 1.1.3 发展低碳交通需要科学的环境效益评估方法和政策措施 |
| 1.1.4 “互联网+”大数据为城市交通低碳发展带来机遇和挑战 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研充意义 |
| 1.3 研究思路和结构安排 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 交通低碳发展策略及环境效益评估文献计量分析 |
| 2.3 低碳交通措施的政策发展趋势 |
| 2.3.1 规避策略 |
| 2.3.2 转变策略 |
| 2.3.3 改进策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 规避策略:城市街区规模对于路网出行效率影响及环境效益评估研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 最短路径模型及环境效益评估方法 |
| 3.2.1 反事实分析 |
| 3.2.2 流量建模和算法 |
| 3.2.3 车辆燃料生命周期分析 |
| 3.3 数据来源与处理 |
| 3.4 结果分析与讨论 |
| 3.4.1 流量分配 |
| 3.4.2 交通拥堵情况 |
| 3.4.3 车辆行驶里程及行程时间 |
| 3.4.4 能源消耗和空气污染物排放 |
| 3.5 主要结论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 转变策略:共享出行的环境效益评估及对用户购车行为的影响研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 新兴交通出行方式的快速发展 |
| 4.1.2 共享出行的环境效益亟待评估和核算 |
| 4.1.3 共享移动性或将影响消费者购车行为 |
| 4.2 共享出行的区域差异及环境效益评估 |
| 4.2.1 环境效益评估模型 |
| 4.2.2 数据来源与处理 |
| 4.2.3 结果分析与讨论 |
| 4.3 考虑共享移动性的消费者购买电动汽车选择行为研究 |
| 4.3.1 消费者行为选择模型 |
| 4.3.2 数据来源与处理 |
| 4.3.3 结果分析与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 4.4.1 本章结论 |
| 4.4.2 政策建议 |
| 第5章 改进策略:新能源汽车产业发展水平及环境效益评价研究 |
| 5.1 国内外新能源汽车产业发展现状 |
| 5.1.1 保有量规模 |
| 5.1.2 销量和市场份额 |
| 5.1.3 市场驱动力 |
| 5.2 新能源汽车产业发展水平的国际比较 |
| 5.2.1 各国发展目标与扶持政策 |
| 5.2.2 评价指标体系构建 |
| 5.2.3 主客观权重相结合的评价模型 |
| 5.2.4 数据来源 |
| 5.2.5 实证分析 |
| 5.3 新能源汽车的环境效益评价 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 节能减排影响因素分析 |
| 5.3.3 节能减排效果及潜力预测分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 5.4.1 主要结论 |
| 5.4.2 政策建议 |
| 结论 |
| 主要工作和结论 |
| 主要创新点 |
| 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）城市社区巴士线路布设方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内外社区巴士现状 |
| 1.3.2 国内外公交线路优化研究 |
| 1.4 社区巴士存在问题分析 |
| 1.5 主要研究内容及技术路线 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 论文技术路线 |
| 2 社区巴士的概念及特点 |
| 2.1 社区巴士概述 |
| 2.1.1 社区巴士的概念 |
| 2.1.2 社区巴士的特点 |
| 2.1.3 社区巴士的分类 |
| 2.2 社区巴士与常规公交的对比 |
| 2.2.1 社区巴士与常规公交的结合点 |
| 2.2.2 社区巴士与常规公交的区别 |
| 2.3 社区巴士线路规划概述 |
| 2.3.1 社区巴士线路规划与常规公交规划的区别 |
| 2.3.2 社区巴士线路规划影响因素 |
| 2.3.3 社区巴士线路表现形式 |
| 2.4 社区巴士需求特性分析 |
| 2.5 社区巴士客流特性分析 |
| 2.6 社区巴士线路特征分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 社区巴士线路布设方法研究 |
| 3.1 社区巴士线路布设原则 |
| 3.2 社区巴士与大运量交通的衔接形式 |
| 3.3 线路布设流程 |
| 3.4 基于公交线网评价的线路布设区域确定 |
| 3.4.1 线网评价指标 |
| 3.4.2 基于灰色关联度的评价方法 |
| 3.4.3 三大片区评价结果 |
| 3.5 社区巴士站点布设 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 社区巴士线路规划模型 |
| 4.1 社区巴士车辆路径问题描述 |
| 4.2 社区巴士线路布设模型 |
| 4.2.1 模型的基本假设 |
| 4.2.2 变量及符号含义 |
| 4.2.3 模型优化目标 |
| 4.2.4 模型整合 |
| 4.3 基于人工蜂群算法的模型求解 |
| 4.3.1 算法原理 |
| 4.3.2 算法流程设计 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例设计 |
| 4.4.2 算例结果 |
| 4.4.3 算法性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 社区巴士线路设计案例分析 |
| 5.1 香山片区地理条件简介 |
| 5.2 香山片区现状交通条件 |
| 5.3 实例研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）长春市双阳区城市公共交通线网规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究概况 |
| 1.2.2 国内研究概况 |
| 1.3 论文的主要内容和研究思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 城市公交现状与出行特征分析 |
| 2.1 路网概况 |
| 2.2 公共交通线网分析 |
| 2.2.1 公交线路规模 |
| 2.2.2 公交线网技术指标 |
| 2.2.3 线路走向与客流流向 |
| 2.3 居民公交出行特征分析 |
| 2.3.1 出行特征调查 |
| 2.3.2 出行特征分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 公共交通需求预测 |
| 3.1 公交需求预测概述 |
| 3.1.1 客流预测的原则 |
| 3.1.2 客流预测方法 |
| 3.2 公交客流调查 |
| 3.2.1 交通小区划分 |
| 3.2.2 公交网规模 |
| 3.3 预测的方法 |
| 3.4 公交需求预测 |
| 3.4.1 居民出行量预测 |
| 3.4.2 公交出行方式划分预测 |
| 3.4.3 公交出行总量预测 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 居民出行与客流分配模型研究 |
| 4.1 居民出行分布预测 |
| 4.2 出行方式划分预测 |
| 4.2.1 宏观预测 |
| 4.2.2 微观预测 |
| 4.2.3 预测结果 |
| 4.3 公交客流分配预测 |
| 4.4 线路生成模型 |
| 4.4.1 起始小区选择 |
| 4.4.2 起始小区配对 |
| 4.4.3 线路生成方法 |
| 4.5 公交线网生成方法 |
| 4.5.1 公交线路备选方案集的产生 |
| 4.5.2 公交线网规划优化方案的产生 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 公交规划方案与评价 |
| 5.1 近期规划方案 |
| 5.2 近期方案评价 |
| 5.3 远期规划方案 |
| 5.4 远期方案评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）定制公交行车站点规划与时刻表编制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状小结 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文的研究内容及技术路线 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 2 定制公交相关概念及理论 |
| 2.1 定制公交相关概念与开行模式 |
| 2.2 定制公交线路和站点规划原则 |
| 2.3 定制公交时刻表编制流程 |
| 2.4 定制公交面临的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 定制公交行车站点规划与时刻表编制模型 |
| 3.1 定制公交行车站点与行车时刻表的数学描述 |
| 3.2 乘客需求数据采集及数据准备 |
| 3.2.1 乘客需求数据采集 |
| 3.2.2 站点分类及距离测算 |
| 3.3 定制公交行车站点与时刻表模型目标函数 |
| 3.4 定制公交行车站点与时刻表模型约束条件 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 定制公交行车站点规划及时刻表编制模型求解 |
| 4.1 基本免疫遗传算法简介 |
| 4.2 改进的免疫遗传算法求解定制公交行车站点规划及时刻表编制模型 |
| 4.2.1 改进的免疫遗传算法设计 |
| 4.2.2 改进的免疫遗传算法基本流程 |
| 4.3 定制公交行车站点规划与时刻表编制算例 |
| 4.3.1 算例概述 |
| 4.3.2 改进的免疫遗传算法求解算例 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 定制公交行车站点规划与时刻表编制实例 |
| 5.1 北京定制公交“梨园-国贸”案例概述 |
| 5.2 基本免疫遗传算法求解算例 |
| 5.3 改进的免疫遗传算法求解算例 |
| 5.4 结果分析及对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）物联网环境下城市公交多线路动态发车优化方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与来源 |
| 1.2 课题研究的目的与意义 |
| 1.3 研究的目标与内容 |
| 1.4 研究的技术路线与方法 |
| 1.5 论文的结构安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 相关理论与研究综述 |
| 2.1 公交动态调度的相关研究 |
| 2.1.1 公交调度基础理论简介 |
| 2.1.2 公交多线路调度的相关研究 |
| 2.1.3 公交动态调度 |
| 2.2 物联网技术简介及应用 |
| 2.2.1 物联网技术的简介 |
| 2.2.2 物联网技术在智能公交领域的应用 |
| 2.3 动态环境中的进化算法 |
| 2.3.1 进化算法简介 |
| 2.3.2 进化算法在动态环境中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 公交多线路动态发车基础模型和算法 |
| 3.1 公交多线路动态发车模型 |
| 3.1.1 模型假设 |
| 3.1.2 符号和参数说明 |
| 3.1.3 目标函数 |
| 3.1.4 约束条件 |
| 3.1.5 优化模型 |
| 3.2 遗传算法求解 |
| 3.2.1 遗传算法设计 |
| 3.2.2 案例求解 |
| 3.3 基于记忆初始化的遗传算法 |
| 3.3.1 基于记忆初始化的遗传算法过程 |
| 3.3.2 改进后的遗传算法求解结果 |
| 3.4 总结 |
| 第4章 考虑车容量限制的公交多线路动态发车优化方法 |
| 4.1 考虑车容量限制的公交多线路动态发车模型 |
| 4.1.1 模型假设 |
| 4.1.2 符号和参数说明 |
| 4.1.3 目标函数 |
| 4.1.4 约束条件 |
| 4.1.5 优化模型 |
| 4.2 案例求解与分析 |
| 4.2.1 基本案例的求解与分析 |
| 4.2.2 不同客流变化情形下的求解结果比较和分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 考虑多车型的公交多线路动态发车优化方法 |
| 5.1 不考虑运营费用情形下的优化模型 |
| 5.1.1 模型假设 |
| 5.1.2 符号和参数说明 |
| 5.1.3 目标函数 |
| 5.1.4 约束条件 |
| 5.1.5 优化模型 |
| 5.1.6 遗传算法的设计 |
| 5.1.7 案例求解与分析 |
| 5.2 考虑运营费用情形下的优化模型 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 符号和参数说明 |
| 5.2.3 目标函数 |
| 5.2.4 约束条件 |
| 5.2.5 优化模型 |
| 5.2.6 遗传算法的设计 |
| 5.2.7 典型案例求解 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 公交多线路动态调度模块的设计与开发 |
| 6.1 系统的架构设计与开发环境 |
| 6.1.1 架构设计思想 |
| 6.1.2 总体架构设计 |
| 6.1.3 软件系统开发环境 |
| 6.2 数据库设计 |
| 6.2.1 数据库设计的基本步骤 |
| 6.3 系统界面 |
| 6.4 使用实例 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文小结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间从事科学研究、获奖情况及发明专利等项 |
四、公交路网设计中的线路生成算法——探索法（论文参考文献）
- [1]基于GIS的冬奥出行规划系统的设计与实现[D]. 赵添. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]基于微更新的历史街区活力再现研究 ——以合肥城隍庙街区为例[D]. 孟运五. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [3]高速铁路夕发朝至列车开行方案优化[D]. 闫小红. 北京交通大学, 2020
- [4]基于多种交通模式的居民出行路径规划方法研究[D]. 曹克武. 华侨大学, 2020(01)
- [5]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [6]城市交通低碳发展策略及环境效益评估研究[D]. 马也. 北京理工大学, 2018(06)
- [7]城市社区巴士线路布设方法研究[D]. 李佳晖. 北京交通大学, 2018(01)
- [8]长春市双阳区城市公共交通线网规划研究[D]. 王亚男. 吉林大学, 2016(09)
- [9]定制公交行车站点规划与时刻表编制研究[D]. 王姣. 北京交通大学, 2016(07)
- [10]物联网环境下城市公交多线路动态发车优化方法[D]. 孙乐. 东北大学, 2015(01)