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城市通勤交通与居住就业空间分布关系——模型与方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 致谢 | 第1-6页 | | 中文摘要 | 第6-8页 | | ABSTRACT | 第8-17页 | | 1 绪论 | 第17-23页 | | ·研究背景与意义 | 第17-19页 | | ·研究背景 | 第17-18页 | | ·研究意义 | 第18-19页 | | ·研究思路与内容 | 第19-21页 | | ·研究思路 | 第19-20页 | | ·研究内容 | 第20-21页 | | ·研究方法与技术路线 | 第21-23页 | | ·研究方法 | 第21-22页 | | ·技术路线 | 第22-23页 | | 2 国内外研究综述 | 第23-39页 | | ·国外研究综述 | 第23-34页 | | ·理论模型研究 | 第23-30页 | | ·实证模型研究 | 第30-34页 | | ·综合评述 | 第34页 | | ·国内研究综述 | 第34-36页 | | ·理论实证研究 | 第34-36页 | | ·综合评述 | 第36页 | | ·本章小结 | 第36-39页 | | 3 城市通勤交通与居住就业空间分布互动关系研究 | 第39-61页 | | ·城市通勤交通与居住就业空间分布互动机理 | 第39-42页 | | ·相关概念的界定 | 第39-40页 | | ·城市通勤交通与居住就业空间循环互动 | 第40-41页 | | ·城市居住就业与通勤出行因果关系 | 第41-42页 | | ·基于离散选择模型的城市通勤交通与居住就业地选择关系 | 第42-51页 | | ·NetworkGEV模型 | 第42-43页 | | ·特性变量及选择项集合的确定 | 第43-46页 | | ·居住就业选址和出行方式联合选择模型 | 第46-47页 | | ·NetworkGEV模型参数估计 | 第47-51页 | | ·城市通勤交通与居住就业地选择小波神经网络预测模型 | 第51-57页 | | ·小波神经网络理论 | 第51-52页 | | ·小波神经网络求解步骤 | 第52-55页 | | ·模拟分析 | 第55-57页 | | ·NetworkGEV与WNN模型对比分析 | 第57-59页 | | ·本章小结 | 第59-61页 | | 4 城市轨道交通建设影响下居住地和方式选择研究 | 第61-83页 | | ·城市轨道交通与居住就业空间分布关系宏观机理 | 第61-66页 | | ·轨道交通与居住就业空间分布形态关系 | 第61-62页 | | ·轨道交通对居住地选择的影响 | 第62-63页 | | ·轨道交通对出行方式选择的影响 | 第63-65页 | | ·轨道交通对房地产价格的影响 | 第65-66页 | | ·轨道交通沿线房地产价格预测研究 | 第66-75页 | | ·支持向量机回归 | 第67-69页 | | ·LS-SVR参数和核函数选择 | 第69-70页 | | ·轨道站点周边房地产价格的LS-SVR预测模型 | 第70-72页 | | ·实例分析 | 第72-75页 | | ·城市轨道交通与居住就业空间分布关系微观机理 | 第75-82页 | | ·轨道站点周边居住地选择和出行方式联合选择模型 | 第75-78页 | | ·交叉分层Logit模型 | 第78-80页 | | ·实例分析 | 第80-82页 | | ·本章小结 | 第82-83页 | | 5 路网均衡状态下居住空间分布优化研究 | 第83-99页 | | ·路网均衡状态下居住空间分布多目标优化模型 | 第83-89页 | | ·多目标优化理论 | 第84-86页 | | ·多目标优化模型 | 第86-89页 | | ·模型主要参数说明 | 第89页 | | ·多目标优化遗传算法 | 第89-92页 | | ·多目标遗传算法权重确定 | 第90页 | | ·多目标遗传算法求解步骤 | 第90-92页 | | ·算例分析 | 第92-97页 | | ·本章小结 | 第97-99页 | | 6 城市通勤交通与居住就业空间分布关系评价研究 | 第99-113页 | | ·城市交通系统与居住就业系统的输入输出 | 第99-103页 | | ·居住就业平衡对通勤交通影响 | 第99-101页 | | ·城市通勤交通与居住就业指标 | 第101-103页 | | ·城市交通与居住就业协调关系的DEA评价模型 | 第103-106页 | | ·DEA评价方法的思路 | 第103页 | | ·DEA评价模型建立 | 第103-105页 | | ·评价分析流程 | 第105-106页 | | ·实例分析 | 第106-111页 | | ·北京市城郊区县交通与居住就业协调关系评价 | 第106-110页 | | ·通勤交通与就业空间分布优化 | 第110-111页 | | ·本章小结 | 第111-113页 | | 7 研究结论与展望 | 第113-117页 | | ·主要研究成果 | 第113-114页 | | ·论文的主要创新点 | 第114-115页 | | ·研究展望 | 第115-117页 | | 参考文献 | 第117-131页 | | 作者简历 | 第131-135页 | | 学位论文数据集 | 第135页 |
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论文编号BS524167，这篇论文共135页
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