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摘要关键词:无障碍换乘:;数据挖掘;吸引权系数法轨道交通无障碍换乘模式下客流路径选择的精确概率推算能够让各线路和车站了解到路网承受的真实的客流压力,对轨道交通的资源配置和决策等方面极具指导意义;同时轨道交通线路上的途径客流是线路客流的重要组成部分,将无障碍换乘客流准确的分配到各途经线路和车站可以给后续各项客流分析提供数据支持。目前国内外相关研究多侧重于定义可选路径权重,加权各种影响因子后根据路径权重确定路径乘客路径选择的概率,没有利用到低郴鄣拇罅砍丝统鲂惺荩斓澜煌ㄒ滴裣低郴鄣暮A靠流数据中蕴含着宝贵的知识;本文利用轨道交通业务系统产生的客流数据,运用数据挖掘技术从中挖掘客流规律,建立起轨道交通无障碍换乘模式下的一种客流分配模型,对无障碍换乘模式下客流分配相关的一些关键问题进行了研究。本文首先对轨道交通客流的特征进行了分析,根据轨道交通的特点确定了以峰值区间的时段客流为分析的基础,以百珼裳÷肪兜幕通行时间为分类的依据,对实际通行时间进行聚类分析,辅以吸引权系数法处理边缘情况,最终实现对无障碍换乘客流的全路径分配。通过搪肪斗ê线路路由法划分的可选路径集,拆分可选路径为原子路径,根据原子路径实际通勤时间加权换乘时间参数得到的基准通行时间;对于不适用与聚类分析的可行路径,即通行路径的基准通行时间无法区分的客流,参照公交线路反推技术,把吸引权系数法引入轨道交通无障碍换乘模式下的线路客流分配中,根据不同线路的进出站客流数据定义吸引权系数,加权客流换乘次数和途径站点数,建立轨道交通无障碍换乘模式下的一种客流分配模型。最后以轨道交通实际运营线路的区间客流数据对模型进行了验证,结果表明在应用此模型时,考虑客流高峰区间,合并不同时段区间下的计算结果,可以得到更好的精度。浙江理工大学硕士学位论文
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轨道交通乘客路径选择行为概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..无障碍换乘客流分配影响到的客流指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯数据挖掘技术概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。轨道交通无障碍换乘客流分析的主要步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯客流数据预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。路径基准时间⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯初始化路由选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯客流的聚类分析概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯聚类的不适应性处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章基于时段划分的客流路径选择模型可行路径集计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯搪肪端惴ā线路路由算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.可行路径计算参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯可行路径输出需求⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.高峰时段区间划分⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.算法描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法求解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯应用步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯通勤时间聚类分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯样本类和路径基准通行时间处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯聚类分析过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯客流处理步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.吸引权系数法模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章对北京轨道交通客流进行实例分析无障碍换乘路径计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯轨道交通客流峰值区间划分⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:工作日峰值区间划分⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯节假日峰值区间划分⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基准通行时间计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...
.倍斡肴旎纪ㄐ惺奔洹时段聚类与全天聚类对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯