导读:本文包含了出行生成论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:公共交通,交通,模型,公交,乘客,路径,棱柱。
出行生成论文文献综述
记者,吴安宁[1]（2019）在《智能响应式公交：共享出行 动态生成》一文中研究指出以乘客出行便捷为导向，打破不同交通方式、不同运营主体之间的壁垒，建立多元化服务、一体化组织、市场化运营、可持续发展的新型公共交通系统……雄安新区管委会近日印发的《关于推进交通工作的指导意见》（简称《指导意见》）中提出，不断推动公交服务创新提升，到2025(本文来源于《河北日报》期刊2019-12-24）
李军龙[2]（2018）在《雨雪天气下居民轨道交通出行生成机理研究》一文中研究指出城市轨道交通作为一种快速、舒适、准时性好的大运量公共交通,在国内得到快速发展。而客流被普遍认为是轨道交通场站、线路和线网的规划、建设、运营和组织管理的决策基础。近年来,实践多次证实雨雪天气的发生会引起城市轨道交通客流较日常晴好天气发生较大变化,给运营组织和管理带来了巨大挑战。研究雨雪天气下居民轨道交通出行生成机理,构建研究方法体系,可促成雨雪天气因素加入现有轨道交通相关理论和工程实践中,有助于相关单位掌握雨雪天气下居民出行生成规律、预测不同类型雨雪天气发生时轨道交通客流波动,提高规划、运营管理水平。论文的研究基于居民个体行为角度,以探索雨雪天气下城市居民轨道交通出行生成机理研究方法为目标,主要内容包括:(1)根据必要性分析,研究构建了一种基于城市公共交通客流波动的雨雪天气类别界定分析方法,并着重对公共交通客流波动计算和K‐Means聚类分析方法进行探索。(2)在既有出行相关行为调查研究成果基础上,本文基于SP/RP调查方法,设计和提出了一套雨雪天气下城市居民轨道交通出行相关行为调查和分析方法,并以南京为实例,对比雨雪天气与晴好天气下居民出行行为,进行相关特征分析。(3)研究中参照计划行为理论,分析了雨雪天气下居民轨道交通出行生成的内涵和出行相关决策内容以及决策系统。基于态势感知理论,分析相关态势(时空分布)因素,构建了雨雪天气下居民轨道交通出行生成的态势体系。(4)基于行为科学理论,分析了雨雪天气下居民轨道交通出行相关需求产生模型和约束条件。并基于logistic模型,构建了雨雪天气下居民出行与否决策的二元logistic模型分析方法。以南京为实例,对构建的分析方法进行应用分析。(5)设计了一套情景适应实验方法,并建立了基于Pearson_~(?2)检验的居民出行天气信息态度分析方法。此外,引入可同时考虑“生存”时间和状态的Cox比例风险模型,构建了雨雪天气下居民基于家出发时刻决策态度分析方法。以南京为实例,对方法进行应用分析。(6)分析了雨雪天气发生导致的各出行方式特性的变化以及居民的感知情况。并根据雨雪天气下居民轨道交通出行方式决策影响因素,构建了基于SEM‐MNL模型框架的雨雪天气下居民轨道交通出行生成方式决策分析方法。以南京为实例,对方法进行了应用分析。(本文来源于《东南大学》期刊2018-07-22）
林早[3]（2018）在《基于典型人群出行链的出行生成-分布组合模型与软件实现》一文中研究指出交通需求预测是城市交通规划中的重要内容,其中出行生成与分布预测作为整个交通需求预测的基础环节,对预测方法的研究一直是交通规划的研究重点。目前,我国各大城市在需求预测中多采用四阶段法建立土地利用-交通相互关系模型。作为典型的集计模型,四阶段法层次分明、易于理解,但这种方法在一定程度上忽略了出行者自身社会经济属性等因素对出行的影响,缺乏解释因素。基于活动的出行行为分析方法,以非集计模型为基础,侧重于精细化的个人出行数据研究,在微观层面弥补了四阶段法的不足,但方法涉及的变量数量过多,模型标定及软件开发困难,限制了该方法在实际交通规划工程实践中的应用。因此,如何将传统的四阶段预测法与基于活动的出行行为分析方法结合起来,做好出行生成与分布预测并指导交通规划工程实践,对于完善交通需求预测的理论与方法具有重要意义。本文依托国家自然科学基金项目(51338003、71771049),立足于我国城市交通发展的现实情况和工程需求,首先以南京市江宁区为研究案例,在对交通小区进行分类的基础上,利用居民出行调查数据构建居民出行数据库,从中提取居民出行链数据,定性分析了不同类型交通小区工作者、非工作者、学生叁类人群在出行链类型、数量、长度、复杂度等方面的分布特征。在定性分析居民出行链特征的基础上,从工作者、非工作者、学生叁类人群出发,在各类型交通小区中进一步探究影响叁类人群出行链类型的关键因素:工作者主要受性别、年龄、职业、有无小汽车、家庭有无儿童和家庭汽车数量六类因素影响,非工作者主要受性别、有无小汽车和家庭有无儿童叁类因素影响,学生主要受小区类型的影响。基于关键影响因素,对各类型小区中的叁类人群进一步交叉分类,得到具有相似活动特征的典型人群。以工作者为例,构建了基于典型人群出行链的生成-分布组合模型,在建模过程中,利用地图兴趣点数据准确刻画交通小区对不同出行目的的吸引强度。在此基础上,以江宁区7个交通小区作为案例,对提出的基于典型人群出行链的生成-分布组合模型进行了检验,预测结果与居民出行调查实际情况基本一致。最后,在基于典型人群出行链的出行生成-分布组合模型基础上,利用Visual C++编程语言,在“交运之星——TranStar”平台上实现了具有出行生成-分布组合预测功能的专业软件模块,提升了本文研究成果的应用价值。本文的研究成果将为建立符合我国居民出行特征、宏观与微观相结合的出行生成-分布组合模型提供有益的技术思路和实现手段,为城市交通系统规划与管理策略制定提供决策依据,有助于研究成果在实践中进一步推广。(本文来源于《东南大学》期刊2018-05-25）
骆洪芹[4]（2018）在《基于手机的出行链生成与出行特征提取研究》一文中研究指出随着经济快速发展和城市化进程加快,城市的人口和机动车越来越多,城市的交通拥堵问题也越发严重。通过进行城市居民出行调查来获取交通出行相关数据,再对这些数据进行分析研究,参考数据分析的结果来进行城市交通建设和规划,进而解决城市拥堵问题,已经成为越来越多学者的共识。而基于被动式的GPS调查方法,因为其定位精度高、对志愿者造成的负担小、能持续采集数据的特点,在出行调查中得到了越来越广泛地使用。通过出行调查采集的GPS数据,只是一系列在时间上连续的定位点,单纯地观察这些定位点并不能得到与交通出行相关的信息。通过对GPS数据采用一定的方法进行分析处理,挖掘出其中隐藏的交通出行相关信息,从中得到城市交通现状和居民出行特征和需求,才能为城市交通规划和建设提供数据支撑。因此,GPS轨迹数据的信息挖掘和处理工作是一件有意义且重要的工作。为了直观地理解出行轨迹、挖掘轨迹中隐藏的信息,本文对轨迹数据的分析处理工作进行了初步研究,主要内容包括:(1)阐述了基于智能手机的出行轨迹采集与去噪方法。根据轨迹分析的需求,构造了存储出行轨迹数据的采样格式,并依据手机采集到的GPS数据出现偏差所体现的不同特征,设计了一种按距离、速度和时间阈值的去噪方法。(2)针对智能手机采集的出行轨迹数据,提出了一种出行停留点识别算法,在此基础上生成了出行轨迹链。给出了出行链和停留点的定义,分析了停留点的类型和特点,提出了一种基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的实时停留点识别算法,该算法能够识别室内停留和室外停留,并通过设定时间阈值来减少聚类次数,然后使用实际数据验证了算法的有效性和准确性。最后根据时间序列、出行轨迹点和停留点,构建了出行链。(3)针对出行数据中的轨迹缺失问题,本文证明了该问题是NP-Hard问题,进而采用图理论和边着色机制,提出了一种改进Dijkstra的轨迹补全算法。该算法把路网抽象成加权无向图,然后根据不同的出行方式对边进行着色,并利用图中源点和终点的时序约束,大大减小了搜索可行路径的范围,加快了算法的运行。之后从选择的路径中获取轨迹点,并给其分配时间、定位类型等参数,最后保存到数据库,形成完整的轨迹数据。(4)结合采集到的真实GPS轨迹数据,提出了一种轨迹数据特征分析提取方法。在识别出的停留点基础上,研究了居民出行目的地建筑类型的识别方法,提取了出行者个人属性特征和GPS轨迹数据的出行特征。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2018-04-01）
徐瑞华,李伟,朱炜[5]（2015）在《考虑时空约束的地铁乘客出行路径集生成算法》一文中研究指出从时空棱柱的视角出发,在列车运行图搜索算法的基础上,通过"O点正搜、D点反推,取时空棱柱交集"的思路确定出行可达区域,以此构建考虑时空约束的乘客出行路径集生成算法.以上海轨道交通网络为例进行案例分析.结果表明,该算法在正确生成出行路径外还可以搜索特殊的可行路径,较传统算法更具有实际应用价值.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2015年07期）
冯明兵,李康奇,郑振通[6]（2015）在《基于活动的出行生成预测方法》一文中研究指出出行生成预测是解决交通问题方法的基础,在四阶段法出行生成阶段运用基于活动的方法,以家庭为出行单位,分析家庭成员和家庭整体的出行链类型,构建出行生成预测模型。将模型参数分为家庭属性、活动类别和出行链特征3大类,建立家庭活动出行链选择结果的MNL模型,借助SPSS进行Logistic功能标定检验,通过实例应用说明基于活动的出行生成预测方法在四阶段法中的应用是可行的。(本文来源于《山东交通学院学报》期刊2015年02期）
何流,王树盛[7]（2015）在《基于TOD模式的交通出行生成模型研究》一文中研究指出TOD模式是实现城市可持续发展的重要手段。为了研究TOD模式对城市交通需求预测模型的影响,引入容积率调整系数,分别建立基于容积率调整的出行产生和吸引模型。以镇江市为例,预测得到均衡发展和TOD模式发展下的主要交通指标。结果表明,本模型可以预测不同开发强度情景下的交通状况,给相关规划的用地布局及开发强度划定提供定量的依据。(本文来源于《协同发展与交通实践——2015年中国城市交通规划年会暨第28次学术研讨会论文集》期刊2015-05-15）
张正[8]（2015）在《面向路网仿真的城市轨道交通乘客出行选择与路径生成》一文中研究指出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究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Logit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,研究了基于Logit模型的路径选择仿真方法。提出了结合Logit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,研究了乘客数据调查方法,研究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。(本文来源于《北京交通大学》期刊2015-03-01）
张林,米雪玉,王彬[9]（2014）在《基于MapX的居民出行OD矩阵自动生成方法》一文中研究指出居民出行调查中的OD矩阵处理工作繁琐、易错,针对该问题提出一种OD矩阵自动生成方法,对方法的基本思路和约束条件进行了说明,并提供了软件实现伪代码,通过唐山市居民出行调查数据实测,该方法具有较高实用价值。(本文来源于《公路交通科技(应用技术版)》期刊2014年08期）
陈彦美,路启[10]（2014）在《商业综合体建设项目交通出行生成率分析——以天津市为例》一文中研究指出选取了天津市3个商业综合体样本对工作日、周末的人流和车流的出行吸引点进行调查。根据调查结果,对3个样本商业类建筑工作日、周末的人流和车流进行回归分析,分别得出工作日、周末的人流、车流的回归分析图。分别对3个样本的办公类建筑、住宅类建筑和酒店类建筑的工作日、周末出行率进行了分析。(本文来源于《城市道桥与防洪》期刊2014年07期）
出行生成论文开题报告
（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：
城市轨道交通作为一种快速、舒适、准时性好的大运量公共交通,在国内得到快速发展。而客流被普遍认为是轨道交通场站、线路和线网的规划、建设、运营和组织管理的决策基础。近年来,实践多次证实雨雪天气的发生会引起城市轨道交通客流较日常晴好天气发生较大变化,给运营组织和管理带来了巨大挑战。研究雨雪天气下居民轨道交通出行生成机理,构建研究方法体系,可促成雨雪天气因素加入现有轨道交通相关理论和工程实践中,有助于相关单位掌握雨雪天气下居民出行生成规律、预测不同类型雨雪天气发生时轨道交通客流波动,提高规划、运营管理水平。论文的研究基于居民个体行为角度,以探索雨雪天气下城市居民轨道交通出行生成机理研究方法为目标,主要内容包括:(1)根据必要性分析,研究构建了一种基于城市公共交通客流波动的雨雪天气类别界定分析方法,并着重对公共交通客流波动计算和K‐Means聚类分析方法进行探索。(2)在既有出行相关行为调查研究成果基础上,本文基于SP/RP调查方法,设计和提出了一套雨雪天气下城市居民轨道交通出行相关行为调查和分析方法,并以南京为实例,对比雨雪天气与晴好天气下居民出行行为,进行相关特征分析。(3)研究中参照计划行为理论,分析了雨雪天气下居民轨道交通出行生成的内涵和出行相关决策内容以及决策系统。基于态势感知理论,分析相关态势(时空分布)因素,构建了雨雪天气下居民轨道交通出行生成的态势体系。(4)基于行为科学理论,分析了雨雪天气下居民轨道交通出行相关需求产生模型和约束条件。并基于logistic模型,构建了雨雪天气下居民出行与否决策的二元logistic模型分析方法。以南京为实例,对构建的分析方法进行应用分析。(5)设计了一套情景适应实验方法,并建立了基于Pearson_~(?2)检验的居民出行天气信息态度分析方法。此外,引入可同时考虑“生存”时间和状态的Cox比例风险模型,构建了雨雪天气下居民基于家出发时刻决策态度分析方法。以南京为实例,对方法进行应用分析。(6)分析了雨雪天气发生导致的各出行方式特性的变化以及居民的感知情况。并根据雨雪天气下居民轨道交通出行方式决策影响因素,构建了基于SEM‐MNL模型框架的雨雪天气下居民轨道交通出行生成方式决策分析方法。以南京为实例,对方法进行了应用分析。
（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。
出行生成论文参考文献
[1].记者,吴安宁.智能响应式公交：共享出行动态生成[N].河北日报.2019
[2].李军龙.雨雪天气下居民轨道交通出行生成机理研究[D].东南大学.2018
[3].林早.基于典型人群出行链的出行生成-分布组合模型与软件实现[D].东南大学.2018
[4].骆洪芹.基于手机的出行链生成与出行特征提取研究[D].武汉理工大学.2018
[5].徐瑞华,李伟,朱炜.考虑时空约束的地铁乘客出行路径集生成算法[J].同济大学学报(自然科学版).2015
[6].冯明兵,李康奇,郑振通.基于活动的出行生成预测方法[J].山东交通学院学报.2015
[7].何流,王树盛.基于TOD模式的交通出行生成模型研究[C].协同发展与交通实践——2015年中国城市交通规划年会暨第28次学术研讨会论文集.2015
[8].张正.面向路网仿真的城市轨道交通乘客出行选择与路径生成[D].北京交通大学.2015
[9].张林,米雪玉,王彬.基于MapX的居民出行OD矩阵自动生成方法[J].公路交通科技(应用技术版).2014
[10].陈彦美,路启.商业综合体建设项目交通出行生成率分析——以天津市为例[J].城市道桥与防洪.2014
论文知识图
