区域交通客运需求生成机理研究的开题报告.docx
上传人:快乐****蜜蜂 上传时间:2024-09-14 格式:DOCX 页数:3 大小:11KB 金币:5 举报 版权申诉
预览加载中,请您耐心等待几秒...

区域交通客运需求生成机理研究的开题报告.docx

区域交通客运需求生成机理研究的开题报告.docx

预览

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

5 金币

下载此文档

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

区域交通客运需求生成机理研究的开题报告一、选题背景及研究意义随着城市化进程的不断加快和人们生活水平的不断提高,区域交通客运需求不断增长。如何满足人们不断增长的出行需求并保障交通运输的安全和舒适,已成为当今社会关注的焦点。因此,对区域交通客运需求的生成机理进行研究,可以帮助我们更深入地了解人们的出行行为、交通运输的规律和功能,为建设便捷、舒适、安全的城市化交通运输体系提供参考。二、研究现状及趋势当前,关于区域交通客运需求生成机理的研究较少,现有的文献主要关注于交通出行行为模型和预测方法的建立。对于出行行为的研究,主要采用问卷调查和出行调查等方法,来分析各种因素对出行行为的影响,比如个人的经济状况、个人特征、交通服务质量、出行时间等。而对于出行需求的预测方法,则主要采用传统的统计学方法,如时间序列模型和回归模型。但这些方法在解释和预测出行行为和需求时,需要的数据和前提假设实际上比较专业和明确,不太适合在实际应用中进行分析。因此,今后的研究方向应不断探寻和应用新的分析方法和技术,通过结合新技术和新方法,对交通出行行为和需求生成机理进行更加深入的研究。三、研究内容及计划本论文旨在从理论和实践两个层面,探究区域交通客运需求的生成机理。具体研究内容如下:(1)理论研究阶段理论部分将通过文献综述和理论分析,对现有的区域交通客运需求生成机理的相关理论和方法进行研究和探讨,以明确深入研究的重点和研究思路。(2)实践研究阶段实践部分主要依托现有的相关数据和调查,对区域交通客运需求生成机理的实证研究进行探究和验证。具体内容包括:1、通过调查分析区域交通客运需求的现状和特点,包括人口分布、出行特征、节假日特征等;2、建立多项式回归模型等分析模型,对各种因素对交通客运需求的影响进行量化分析;3、采用人工神经网络模型等预测模型,为提高交通运输服务质量和安全性提供科学依据。四、研究预期成果及贡献本论文的预期成果和贡献如下:(1)理论上阐明区域交通客运需求生成机理的相关理论和方法,为深入研究提供理论基础和指导;(2)在实践上通过分析和预测,对区域交通客运需求的现状和特点进行全面描述和探讨,为城市化交通运输体系的建设提供科学依据;(3)提出针对性较强的建议和方案,指导相关政府部门和交通运输企业制定有效的政策和措施,以更好地满足人们的出行需求,促进城市交通运输的可持续发展。五、进度安排本论文整体的进度安排如下:阶段时间节点完成内容文献综述2021年8月-2021年11月对区域交通客运需求生成机理的相关理论和方法进行研究和探讨实证研究2021年11月-2022年6月通过调查分析区域交通客运需求的现状和特点,采用多项式回归和人工神经网络模型等预测模型,对交通客运需求的影响进行分析和预测;论文撰写2022年6月-2022年8月对研究成果进行总结和撰写,形成完整的毕业论文。六、参考文献[1]SimonP,MarlièreG,ThomasI,etal.Mobility,energyandCO2performanceofFrenchmetropolitanareas:directandindirectgreenhousegas(GHG)emissionsfrompassengertransport.Sustainability,2017,9(5):796.[2]AkabayashiA,LiH,LooBPY,etal.ExploringtherelationshipbetweenurbanstructureandtravelbehaviorusingPOIsandtravelappdata.TransportationResearchPartC:EmergingTechnologies,2021,129:103154.[3]AiC,WenH,HeW,etal.Integratingintra-,peri-,andextra-urbanpublictransportsystems:LessonsfromNanjing,China.JournalofTransportGeography,2021,91:102951.[4]ZhangY,GaoL,MaX,etal.TheframeworkoftravelbehaviorofcommuteinShanghai:Acasestudy.TransportationResearchPartA:PolicyandPractice,2019,124:365-374.[5]ZhangW,HongY,YangH.Thespatio-temporalanalysisofcarpoolingsupplyanddemandbasedonmappingbigdata.Transportatio