P&R停车场空位诱导系统关键技术研究

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摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-23页
    1.1 研究背景第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-20页
        1.2.1 国外研究现状第12-16页
        1.2.2 国内研究现状第16-19页
        1.2.3 存在的问题和解决思路第19-20页
    1.3 研究目的与意义第20-21页
    1.4 研究内容第21-22页
    1.5 技术路线第22-23页
第二章 P&R停车场空位诱导系统及关键技术第23-32页
    2.1 P&R设施的属性特征第23-26页
        2.1.1 内涵第23页
        2.1.2 分类第23-24页
        2.1.3 P&R的作用第24-26页
    2.2 P&R设施使用的影响因素分析第26-28页
        2.2.1 出行者特征第26页
        2.2.2 中心区小汽车出行环境第26页
        2.2.3 衔接的公共交通服务水平第26-27页
        2.2.4 P&R设施服务质量第27-28页
    2.3 P&R停车场空位诱导的必要性第28-29页
    2.4 P&R停车场空位诱导系统设计第29-31页
        2.4.1 空位诱导系统功能要求第29页
        2.4.2 空位诱导系统组成第29-31页
        2.4.3 空位诱导系统关键技术第31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 P&R停车场空位信息采集及预测研究第32-53页
    3.1 空位信息采集第32-33页
        3.1.1 空位信息采集的作用第32页
        3.1.2 空位信息采集的手段第32-33页
        3.1.3 适合P&R停车场空位信息采集的主要方法第33页
    3.2 停车场空位变化特征第33-35页
        3.2.1 空位变化影响因素第33-34页
        3.2.2 空位变化特征第34-35页
    3.3 停车场空位预测方法概述第35-37页
        3.3.1 短时空位预测方法概述第35-36页
        3.3.2 P&R停车场空位短时预测方法的选择第36-37页
    3.4 基于BP神经网络的P&R停车场空位预测第37-46页
        3.4.1 BP神经网络原理第37-41页
        3.4.2 BP神经网络空位预测模型第41-46页
    3.5 与其他方法的对比研究第46-52页
        3.5.1 基于季节ARIMA的停车场空位预测模型第46-49页
        3.5.2 基于温特线性与季节指数平滑法的空位数预测第49-52页
    3.6 本章小结第52-53页
第四章 P&R停车场空位诱导信息发布第53-64页
    4.1 空位诱导信息发布方式第53-54页
    4.2 空位发布的影响因素分析第54-55页
    4.3 空位诱导策略第55-61页
        4.3.1 诱导分区策略第55-56页
        4.3.2 诱导信息板分级策略第56-59页
        4.3.3 车位数的发布控制策略第59-61页
    4.4 应用示例第61-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第五章 P&R停车场空位诱导信息板设置优化第64-73页
    5.1 空位诱导信息板选址研究综述第64页
    5.2 影响空位诱导信息板选址的因素分析第64-65页
    5.3 基于优劣系数法的选址模型第65-69页
        5.3.1 优劣系数法第65-66页
        5.3.2 优劣系数法的步骤第66-67页
        5.3.3 优劣系数法中目标权重的确定第67页
        5.3.4 基于优劣系数法的空位诱导信息板选址第67-69页
    5.4 算例分析第69-72页
    5.5 本章小结第72-73页
结论与展望第73-75页
参考文献第75-78页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第78-79页
致谢第79-80页
附件第80页
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