声明
致谢
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 城市轨道交通客流特性研究现状
1.2.2 客流OD预测研究现状
1.2.3 研究现状总结
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
2 城轨路网客流OD特性及预测方法分析
2.1 网络化运营条件下的路网客流OD预测
2.1.1 网络化运营条件下城轨的特点
2.1.2 路网客流OD预测问题
2.2 城市轨道交通路网客流OD影响因素及特性
2.2.1 城市轨道交通路网客流OD影响因素分析
2.2.2 路网客流OD的基本特性
2.3 城市轨道交通客流OD短期预测方法分析
2.3.1 面向网络化运营的客流OD预测问题特点
2.3.2 主要的客流预测方法及适应性分析
2.3.3 本文客流OD预测方法的提出
2.4 本章小结
3 客流规律分析与特征识别
3.1 客流变化规律及特点
3.1.1 进站客流量变化规律
3.1.2 进站客流去向结构的变化规律
3.2 客流OD的特征表示
3.2.1 客流OD的特征构成
3.2.2 年度趋势特征
3.2.3 星期特征
3.2.4 阶段趋势特征
3.3 进站客流量的特征识别
3.3.1 时间序列趋势分解方法
3.3.2 时间序列分解（STL）算法
3.3.3 进站客流量趋势分解与特征识别
3.4 客流去向结构的特征识别
3.4.1 基于聚类的去向结构特征识别方法的提出
3.4.2 AP聚类算法及流程
3.4.3 基于AP算法的OD聚类
3.4.4 基于聚类结果的OD结构特征识别
3.5 本章小结
4 客流OD预测模型构建
4.1 特征映射与时序分析相结合的客流OD预测方法
4.1.1 客流OD预测中的特征映射
4.1.2 特征映射下的客流OD预测
4.2 基于随机森林模型的客流OD结构特征映射
4.2.1 随机森林模型及其算法
4.2.2 站点客流OD结构特征的随机森林模型构建
4.2.3 站点客流OD结构的特征模式预测
4.3 基于特征模式与时序分析的客流OD预测
4.3.1 进站客流量的时序预测
4.3.2 客流OD结构预测
4.4 本章小结
5 案例
5.1 案例背景与研究过程
5.2 站点客流趋势特征提取
（1）进站客流量的时序STL分解
（2）站点客流去向结构聚类
5.3 建模与预测
5.4 结果分析
5.5 本章小结
6 结论与展望
6.1 主要研究内容
6.2 主要创新内容
6.3 研究展望
参考文献
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果
独创性声明
学位论文数据集
北京交通大学;
