导读:本文包含了拥挤的公交网络论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:公交到站时间,车内拥挤程度,BP神经网络
拥挤的公交网络论文文献综述
徐舒萌[1]（2017）在《基于BP神经网络的公交到站时间与车内拥挤程度的预测》一文中研究指出“智能交通”是“智慧城市”概念的一个至关重要的组成部分,“加强城市交通趋势预测研判,及时发布交通运行预报信息”是智能交通的一个重要的研究领域与应用方向,其中公交到站时间与公交车内拥挤程度的准确预测是整体预报信息中的重要一环。本文主要利用BP神经网络模型,对公交到站时间与拥挤程度进行预测。(1)将公交到站时间影响因素分为微观与宏观两部分:微观是指以所要预测的公交车作为观测主体,有叁类对其到站时间构成干扰的影响因素,分别是其正常行驶中的行驶过程因素、站点停靠影响因素和交通信号影响因素;宏观上将公交所在的交通环境看做一个整体,考虑它的交通状态因素。另外,与以往研究中直接使用影响因素作为模型输入不同,文本提出使用中间变量作为BP神经网络模型的输入变量,使其能够充分涵盖所有影响因素,具体选择的中间变量(即模型输入)有叁个,分别是:1)公交在之前所有站点的到达时间。2)公交在之前所有站点的停靠时间。3)公交在之前所有站点的延误时间。选择以上叁类特征作为模型的输入变量有以下优势:1)能够对影响公交到站时间的因素进行有效的整合,并且能够涵盖其影响效果。2)与一些难以获取的影响因素数据(如天气、地理位置等)相比,输入数据的提取与预处理更加简便。3)减少了模型的复杂度,并且增加了系统的实际可操作性。(2)利用北京300路公交车的真实GPS数据,并结合BP神经网络模型、支持向量机模型、KNN模型以及线性回归模型,对两种输入向量进行实验分析对比,采用不同的误差标准对预测结果进行对比,最后得出结论:使用基于综合影响的输入变量得到的结果更加准确,且BP神经网络的预测结果最准确,计算时间最短。(3)在公交车内拥挤程度方面,本文在现有的拥挤感知产生机制研究基础上,运用生态视角理论(ecological perspective theory)对公交内部拥挤的原因进行了分析,并由此进行了社会调查,与以往的文字调查不同,本文采用基于视觉感受的车内拥挤图像问卷调查,并利用统计学方法,提出了公交车内拥挤程度的等级划分方法。并且,从实际获得客流数据进行实验分析,找到规律,证实公交车内人数(即客流量)在同一周期内与公交到站时间具有相同的增减规律。(4)本文通过对影响公交到站时间和拥挤程度两种问题的研究,采用同一个BP神经网络,同时预测公交到站时间与拥挤程度,充分地利用了BP网络的强大非线性映射能力,并且大幅度减少了系统的复杂度,提高了运算速度。具体来说,系统会针对制定线路公交的每一站设计一个BP神经网络模型,其输入为公交在之前所有站点的到达时间、停靠时间、延误时间,输出则为公交到达下游每一站的时间与拥挤程度,因此每一个模型的输入、输出向量个数也各有不同。对最终结果进行展示,该结果一方面可以为实时交通管理与调度提供支持,另一方面也可以通过电子站牌或APP,将预测信息提供给出行乘客。(本文来源于《北京工业大学》期刊2017-05-01）
琚玉鹏,田琼,黄海军[2]（2016）在《考虑车内拥挤效应的公交网络规划模型》一文中研究指出在城市日益拥堵的背景下,优良的公交网络系统,不仅可以节省交通资源,而且方便乘客出行。公共交通网络规划中,学者们构建了从单层、两阶段到双层规划的优化方法,问题的角度和深度也不断得到拓展和延伸。通常学者在用户路径选择行为的建模中对时间成本多从等待和换乘两个方面考虑,一些学者还探讨了因车辆内部乘客的不断增加而产生的拥堵成本,但是在公交网络的规划中,对车内拥堵效应的涉及依然较少。本文试图从拥挤成本、等待成本以及行驶成本叁个方面构建用户路径选择行为,并探讨了在系统均衡和用户均衡两种情况下公交系统的优化问题。(本文来源于《管理科学与工程学会2016年年会论文集》期刊2016-10-22）
刘海旭[3]（2014）在《拥挤公交网络的出行费用可靠性》一文中研究指出考虑随机事件对公交系统能力的影响,作者定义了公交网络中乘客的出行费用可靠性指标,以衡量不确定环境下的公交服务水平。该指标定义为在公交系统能力随机变化情况下,在给定的OD对之间,乘客能够按照预定费用顺利完成出行的概率。采用基于用户平衡准则的公交配流模型描述公交乘客的路径选择行为,给出了基于蒙特卡洛仿真的公交出行费用可靠性的计算方法。用一个算例对公交网络出行费用可靠性指标及其计算方法进行了验证。(本文来源于《交通运输工程与信息学报》期刊2014年01期）
黄正锋,王景辉[4]（2012）在《超级拥挤公交网络均衡配流》一文中研究指出使用公交路段的表示方法描述公交网络,公交路段上的出行费用受拥挤影响,公交车辆上的乘客流量受车辆运营能力限制.在拥挤影响和能力限制的双重约束下,建立公交乘客均衡配流模型,设计求解算法并给出算例.模型和算法尤其适用于高峰时期乘客流量大于线路运营能力的超级拥挤公交网络均衡配流.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2012年03期）
拥挤的公交网络论文开题报告
（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：
在城市日益拥堵的背景下,优良的公交网络系统,不仅可以节省交通资源,而且方便乘客出行。公共交通网络规划中,学者们构建了从单层、两阶段到双层规划的优化方法,问题的角度和深度也不断得到拓展和延伸。通常学者在用户路径选择行为的建模中对时间成本多从等待和换乘两个方面考虑,一些学者还探讨了因车辆内部乘客的不断增加而产生的拥堵成本,但是在公交网络的规划中,对车内拥堵效应的涉及依然较少。本文试图从拥挤成本、等待成本以及行驶成本叁个方面构建用户路径选择行为,并探讨了在系统均衡和用户均衡两种情况下公交系统的优化问题。
（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。
拥挤的公交网络论文参考文献
[1].徐舒萌.基于BP神经网络的公交到站时间与车内拥挤程度的预测[D].北京工业大学.2017
[2].琚玉鹏,田琼,黄海军.考虑车内拥挤效应的公交网络规划模型[C].管理科学与工程学会2016年年会论文集.2016
[3].刘海旭.拥挤公交网络的出行费用可靠性[J].交通运输工程与信息学报.2014
[4].黄正锋,王景辉.超级拥挤公交网络均衡配流[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2012