第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究内容
1.4 研究结构
第2章 理论背景及依据
2.1 后悔理论
2.2 交通行为学
2.3 混合博弈理论
2.4 遗传算法
2.5 交通分配
2.6 神经网络
2.7 交通需求管理
第3章 基于混合博弈理论和后悔理论的交通模型搭建
3.1 研究背景
3.2 交通场景的建立
3.3 混合博弈模型的搭建
3.4 交通出行成本函数的设置
3.5 目标函数的选取
3.6 结论
第4章 出行距离远近对商业中心停车需求的影响
4.1 参数设置
4.2 算法选择
4.3 算例分析
4.4 结论
第5章 连接路段拥堵程度对商业中心停车需求的影响
5.1 交通拥堵对交通出行的影响
5.2 心理干扰参数设置
5.3 其他参数设置
5.4 算例分析
5.5 结论
第6章 停车费率对商业中心停车需求的影响
6.1 研究背景
6.2 参数设置
6.3 算例分析
6.4 结论
第7章 基于混合博弈理论和神经网络的OD反推技术研究
7.1 研究背景
7.2 交通场景
7.3 模型参数设置
7.4 训练样本中OD出行矩阵的获取
7.5 训练样本中路段流量的获取
7.6 BP神经网络模型构建
7.7 目标年交通场景系统运行情况
7.8 结论
第8章 我国中小城市商业中心差异化停车收费实施效果研究
8.1 交通场景
8.2 交通模型
8.3 算例分析
8.4 城区发展对中小城市商业中心停车收费政策的影响
8.5 城区发展变化时的研究场景
8.6 城区发展变化时的交通模型
8.7 城区发展变化时的算例分析
8.8 结论
第9章 出行者收入水平变化对商业中心停车收费的影响研究
9.1 研究背景
9.2 交通场景
9.3 交通模型
9.4 算例分析
9.5 居民收入结构变化的影响
9.6 居民收入结构变化时的交通场景
9.7 居民收入结构变化时的交通模型
9.8 居民收入结构变化时的算例分析
9.9 结论
参考文献
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