面向路网仿真的城市轨道交通乘客出行选择与路径生成

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1、学校代码:密级:公开硕士学位论文面向路网仿真的城市轨道交通乘客出行选择与路径生成作者姓名张正学科专业交通运输规划与管理指导教师蒋熙副教授培养院系交通运输学院二零一五年三月力交乂孳硕士学位论文面向路网仿真的城市轨道交通乘客出行选择与路径生成作者:张正导师:蒋熙(副教授北京交通大学年月屮阁分类号学校代码::密级:公幵北京交通大学硕士学位论文面向路网仿真的城市轨道交通乘客出行选择与路径生成作者姓名:张正学号:导师姓名:蒋配职称:副教授学位类别:工学学位级别:硕士学科专业:交通运输规划与管理研宄方向:运输组织现代化北京交通大学年月学位论文版权使用

2、授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,提供阅览服务,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:导师签名:签字曰期年月士曰签字曰期:年月致谢论文完成之际,心中感慨万千,在此本人谨向所有给予我指导、关心、支持和帮助的老师、领导、同学和亲人致以最衷心的感谢!首先我要衷心感谢我的导师蒋熙教授。在我攻读硕士学位的过程中,蒋老

3、师无微不至的关怀给我的生活与学习带来了极大的帮助,对我的研宄方向及课题的深入给予了悉心的指导,在论文的准备和撰写过程中,蒋老师广博的知识、丰富的经验,始终指导和帮助我,使我能够顺利完成课题研究并撰写硕士论文,提高了我的科研能力,让我获益匪浅。除了学业方面的指导,蒋老师严谨的治学态度、求实创新的科研作风、渊博的学识、丰富的实践经验、平易近人的为人风范无一不在潜移默化地影响着我,我将为此而受益终生。在此,对导师的辛勤培养和关怀表示衷心的感谢!感谢实验室的师兄弟们,在我撰写论文过程中,一直给我鼓励和指点,他们的宝贵意见使我深受启发。感谢李元培同

4、学在项目合作过程中给予我的帮助,在平时的探讨过程中,给予我的肯定和启发,在此向他表示我的感激之情。感谢父母的养育之恩和淳朴教导,他们的支持、鼓励和无私的爱,是我不断前行的力量源泉,使我能够在学校专心完成我的学业,使我有动力、信心和勇气去跨越一个又一个障碍。感谢我身边的及远方的朋友们,感谢你们给我的鼓励与支持。在论文的撰写过程中,参考了大量的中英文资料,在此向参考文献中的作者和单位表示感谢。最后,对所有关心、帮助过我的人们表示诚挚的谢意!北京交通大学硕士学位论文中文摘要中文摘要随着我国城市轨道交通由单线向多线发展,逐步形成网络化结构,轨道交

5、通运营管理者需要掌握网络上的客流分布规律来进行网络化的运输组织,乘客出行路径选择规律是研宄客流动态分布的关键。仿真是网络化运营中的重要决策支持手段,面向个体信息生成乘客路径是实现客流分布推演的重要基础,因此需要面向仿真需求进行乘客个体出行路径选择与生成的研究。本文首先总结了城市轨道交通仿真的主要类型,提出了成网条件下城市轨道交通仿真对路径选择的具体要求。对于目前较为成熟的模型,通过实验数据,分析了该模型在个体路径选择仿真中的适应性,研宄了基于模型的路径选择仿真方法。提出了结合模型,并利用城市轨道交通系统中丰富的实际运营数据去挖掘乘客个体路

6、径选择规律,构建基于数据的乘客个体选择路径模型的思路给出了面向仿真的乘客个体路径选择问题的解决方案。本文构建了易于表达完整路径信息的轨道交通网络拓扑结构模型,研宄了乘客数据调查方法,研宄了基于实际出行数据与仿真的乘客个体路径匹配推断方法,为基于数据的路径选择模型构建实现了数据准备。在此基础上,研究了基于出行数据的乘客个体路径选择模型构建方法,运用贝叶斯网络构建了乘客个体属性分类模型,运用分类回归树构建了乘客个体出行路径随机选择模型,给出了基于决策树模型的乘客个体路径仿真生成实现方法。本文对城市轨道交通路网客流仿真系统中的路径选择仿真子系统

7、进行了设计,将子系统分为了离线运行和在线运行两部分来完成乘客出行路径的生成。最后以北京市轨道交通为例,进行乘客出行路径的生成与仿真实验和数据分析。关键词:乘客路径选择仿真;乘客出行选择;模型;分类回归树北京交通大学硕士学位论文;北京交通大学硕士学位论文目录目录中文摘要研究背景和意义国内外研宄现状论文研宄思路和内容论文研究思路论文研究内容城市轨道交通路径选择仿真分析城市轨道交通系统的构成城市轨道交通路径选择仿真主要需求城市轨道交通仿真的主要类型成网条件下城市轨道交通仿真对路径选择的要求城市轨道交通路径选择问题求解方法分析常见的路径选择模型模

8、型在仿真中的适应性分析本章小结基于个体随机决策的乘客路径选择仿真方法城市轨道交通乘客出行决策理论与模型城市轨道交通乘客决策理论城市轨道交通乘客个体决策模型与方法城市轨道交通系统乘客实际出行决策

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