區(qū)域綜合運輸通道內(nèi)出行方式協(xié)同研究
【學(xué)位授予單位】:西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號】:U116.1
【圖文】:
而這通常不是一次完整出行的出發(fā)地和目的地,出行者還需要經(jīng)過出發(fā)地的市內(nèi)出行和目的地的市內(nèi)出行,才能實現(xiàn)出行目的。因此,區(qū)域綜合運輸通道內(nèi)出行全過程應(yīng)包括三個階段,如圖2一3所示,各階段出行特征分析如下:階段一:出發(fā)地市內(nèi)出行這一階段為從出發(fā)地到通道端口的出行,出行者多采用城市常規(guī)公交、出租車、城市軌道交通以及小汽車等方式到達(dá)樞紐站場。除區(qū)域通道出行利用高速公路(普通公路)一小汽車方式以外,其余市內(nèi)出行方式均需與通道出行方式換乘。階段二:區(qū)域綜合運輸通道出行這一階段的出行方式就是文中討論的重點,由于區(qū)域綜合運輸通道內(nèi)出行多為中短距離出行,通道出行一般采用一種出行方式便可到達(dá)通道端口,因此在這一階段不再考慮通道內(nèi)出行方式間的銜接換乘。階段三:目的地市內(nèi)出行這一階段為從通道端口到目的地的出行,出行者多采用城市常規(guī)公交、出租車、城市軌道交通以及小汽車等方式到達(dá)目的地。
GGGenerationnn圖4一2遺傳算法優(yōu)化過程圖示從圖4一2可以看出,在迭代到20代時,算法的平均值和最優(yōu)值均達(dá)到最優(yōu),表明種群中的200個體均為目標(biāo)函數(shù)(4一25)的最優(yōu)解,對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值為0.0528。圖4一3表示種群中各個個體之間的平均距離,在算法結(jié)束時平均距離大于25。因此,最后種群的個體并非是同一個體,得到了多組最優(yōu)解。圖4一3遺傳算法優(yōu)化過程的多樣性圖示將種群得到的200個數(shù)據(jù)進(jìn)行k一means聚類分析,選擇的聚類數(shù)為6類
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本文編號:2805233
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