都市圈城际客运交通模式配置研究

发布时间：2017-03-28 10:02

  本文关键词：都市圈城际客运交通模式配置研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：都市圈的形成和发展是城市化进程的一个重要阶段。目前,我国已经形成长三角都市圈、珠三角都市圈、京津冀都市圈等多个都市圈,这些都市圈的飞速发展带来了交通需求的快速增长,以及对区域交通运输系统的较高要求。科学引导都市圈城际客运交通模式的配置,对于避免交通基础设施的盲目建设,促进都市圈城际客运交通系统的平稳发展,具有积极的现实意义。论文首先在总结国内外研究成果的基础上,对都市圈城际客运交通模式进行分析,确定都市圈内涵及都市圈客流特征,阐述了都市圈城际客运交通模式的构成及不同客运交通方式的适用范围,研究了现有城际交通模式配置形式及主要影响因素。然后在分析都市圈城际客运交通需求特征基础上,设计了都市圈城际客运交通需求预测方法。都市圈城际客运交通需求特征包括规模特征、时空分布特征和结构特征等。都市圈城际客运交通需求预测方法是指:利用主成分分析法进行客运需求影响因素提取;应用改进重力模型进行都市圈城际客运交通分布量预测;运用Logit模型进行都市圈可能存在的主要运输方式分担率预测。接着重点构建了都市圈城际客运交通模式配置模型。在多目标交通模式配置决策问题描述的基础上,提出了都市圈客运交通模式配置建模思路。选取配置目标时,从新型城镇化对都市圈客运交通提出的新要求出发,以满足供需平衡、综合效用最大化、资源消耗最小化作为多目标。建立约束条件时,重点考虑了未来年总量需求、建设资金、出行时间、交通环境等限制条件。由此建立了多目标客运交通模式配置模型,并设计了基于遗传算法的模型求解步骤。最后以长春都市圈为例,预测得到典型城市间的客运交通分布,应用所建模型对典型城市间客运交通模式进行配置,详细分析配置结果并提出配置建议。论文研究成果将为都市圈客运交通模式配置和客运交通系统建设发展提供理论依据和决策参考。
【关键词】：都市圈 客运需求预测 交通模式配置 重力模型 多目标决策
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U125
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状综述11-13
• 1.2.1 都市圈与交通11-12
• 1.2.2 交通模式配置方法12
• 1.2.3 现有研究总结12-13
• 1.3 论文主要内容13
• 1.4 论文技术路线13-16
• 第2章 都市圈城际客运交通模式分析16-24
• 2.1 都市圈客流特征16
• 2.2 城际客运交通模式16-20
• 2.2.1 城际客运交通模式构成16-18
• 2.2.2 主要客运交通模式技术特性18-19
• 2.2.3 各种运输方式的能力测算19-20
• 2.3 都市圈城际客运模式配置现状及影响因素20-24
• 2.3.1 现有配置形式20-21
• 2.3.2 主要影响因素21-24
• 第3章 都市圈城际客运交通需求分析24-38
• 3.1 都市圈城际客运交通需求特征24-28
• 3.1.1 规模特征24-25
• 3.1.2 时间分布特征25-26
• 3.1.3 空间分布特征26-27
• 3.1.4 客运结构特征27-28
• 3.2 都市圈城际客运交通需求影响因素分析28-30
• 3.3 城际客运交通需求预测30-38
• 3.3.1 常用的预测方法30-31
• 3.3.2 都市圈城际客运预测方法设计31-38
• 第4章 都市圈城际客运交通模式配置模型构建38-46
• 4.1 多目标交通模式配置决策分析38-39
• 4.1.1 决策问题描述38
• 4.1.2 决策建模思路38-39
• 4.2 交通模式配置模型的建立39-43
• 4.2.1 目标选取39-41
• 4.2.2 约束条件分析41-43
• 4.2.3 配置模型建立43
• 4.3 交通模式配置模型的求解43-46
• 4.3.1 遗传算法43-44
• 4.3.2 模型求解步骤44-46
• 第5章 案例分析46-68
• 5.1 长春都市圈城际客运交通现状介绍46-49
• 5.1.1 长春都市圈概况46-47
• 5.1.2 长春都市圈客运交通现状47-49
• 5.2 城际客运交通需求分布预测49-56
• 5.2.1 影响因素主成分分析49-52
• 5.2.2 重力模型参数标定52-55
• 5.2.3 客运需求分布预测55-56
• 5.3 城际客运交通模式配置56-63
• 5.3.1 交通方式分担率计算57-59
• 5.3.2 配置模型目标函数标定59-61
• 5.3.3 约束条件取值61-62
• 5.3.4 模型求解62-63
• 5.4 案例计算结果分析63-68
• 第6章 结论与展望68-70
• 6.1 主要研究成果68
• 6.2 主要有新意之处68-69
• 6.3 有待进一步解决的问题69-70
• 参考文献70-74
• 作者简介74-76
• 致谢76

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