服務區(qū)作為高速公路上的重要“驛站”和“窗口”,能夠滿足高速公路出行者的各種途中需求,是高速公路安全、舒適、便捷出行的保障,是體現(xiàn)高速公路服務質(zhì)量和水平的重要窗口。但我國服務區(qū)在發(fā)展建設(shè)中還存在一些問題,比如服務區(qū)規(guī)模與需求總量不適應、服務類型與需求品質(zhì)不適應。服務區(qū)規(guī)模的大小與服務區(qū)服務質(zhì)量、經(jīng)營效益、資源利用率、出行者服務滿意度和忠誠度緊密相關(guān),因此,在服務區(qū)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展、人們消費需求趨于多元化的新時期,開展基于消費行為分析的高速公路服務區(qū)合理規(guī)模研究具有重要價值。現(xiàn)有對服務區(qū)規(guī)模的研究大多從服務區(qū)物理設(shè)施及駛?cè)肼嗜胧?通過駛?cè)肼视嬎惴⻊諈^(qū)的停車場面積,再定性分析停車場面積與服務區(qū)面積之間關(guān)系,參數(shù)取值經(jīng)驗性居多,對服務區(qū)合理規(guī)模與其影響因素之間定量關(guān)系的研究較少,缺少反應客觀規(guī)律的定量模型;且現(xiàn)有關(guān)于服務區(qū)消費行為的研究較少,把消費行為與服務區(qū)合理規(guī)模結(jié)合起來研究的尚沒有,消費行為對服務區(qū)規(guī)模的影響未得到充分重視。基于此,本文以高速公路服務區(qū)為對象展開了以下研究:1、基于消費行為學相關(guān)理論界定服務區(qū)消費行為,并從服務區(qū)出行者角色、出行方式、司乘人員活動規(guī)律、消費需求、消費水平、滿意... 

【文章來源】：重慶交通大學重慶市

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 出行消費行為研究
        1.2.2 服務區(qū)規(guī)劃布局研究
        1.2.3 服務區(qū)交通運行規(guī)律分析
        1.2.4 服務區(qū)規(guī)模研究
        1.2.5 文獻評述
    1.3 研究目的及方案
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 技術(shù)路線
第二章 消費行為相關(guān)理論
    2.1 消費者行為
        2.1.1 消費者行為發(fā)展
        2.1.2 消費者行為概述
        2.1.3 消費者購買決策
        2.1.4 消費者購后行為
    2.2 旅游消費行為
        2.2.1 旅游消費行為概述
        2.2.2 旅游消費行為特性
    2.3 服務區(qū)消費行為
        2.3.1 服務區(qū)消費行為界定
        2.3.2 服務區(qū)消費行為特性
    2.4 本章小結(jié)
第三章 服務區(qū)合理規(guī)模影響因素分析
    3.1 合理規(guī)模界定
    3.2 合理規(guī)模構(gòu)成
    3.3 合理規(guī)模影響因素
        3.3.1 已有影響因素借鑒
        3.3.2 合理規(guī)模影響因素確定
    3.4 合理規(guī)模影響過程
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于MLP的高速公路服務區(qū)合理規(guī)模模型
    4.1 深度學習理論
        4.1.1 深度學習概述
        4.1.2 深度學習模型
        4.1.3 深度學習激活函數(shù)
        4.1.4 深度學習應用
    4.2 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡
        4.2.1 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
        4.2.2 模型預測原理
        4.2.3 MLP模型的適應性
    4.3 基于MLP的服務區(qū)合理規(guī)模測算模型構(gòu)建
        4.3.1 模型結(jié)構(gòu)及變量選取
        4.3.2 樣本數(shù)據(jù)預處理
        4.3.3 模型訓練
    4.4 模型預測效果評價
    4.5 本章小結(jié)
第五章 實證分析
    5.1 貴州省高速公路規(guī)劃發(fā)展概述
        5.1.1 高速公路建設(shè)發(fā)展
        5.1.2 高速公路服務區(qū)規(guī)劃發(fā)展
    5.2 數(shù)據(jù)采集及分析
        5.2.1 調(diào)查問卷設(shè)計
        5.2.2 調(diào)查過程
        5.2.3 調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
    5.3 服務區(qū)消費行為分析
        5.3.1 駛?cè)敕⻊諈^(qū)目的
        5.3.2 司乘人員活動規(guī)律
        5.3.3 消費水平
        5.3.4 消費需求
        5.3.5 滿意度
        5.3.6 忠誠度
    5.4 服務區(qū)合理規(guī)模模型分析
    5.5 發(fā)展建議
    5.6 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究不足與展望
致謝
參考文獻
附錄Ⅰ:程序代碼
附錄Ⅱ:調(diào)查問卷
在學期間發(fā)表的論文和取得的學術(shù)成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的股票預測方法[J]. 黃麗明,陳維政,閆宏飛,陳翀.  廣西師范大學學報(自然科學版). 2019(01)
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[3]基于深度學習的交通流量預測[J]. 劉明宇,吳建平,王鈺博,何磊.  系統(tǒng)仿真學報. 2018(11)
[4]深度學習研究綜述[J]. 張榮,李偉平,莫同.  信息與控制. 2018(04)
[5]基于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡的物流需求預測模型研究[J]. 羅冰潔.  計算機與數(shù)字工程. 2018(06)
[6]基于DBN深度學習的期貨市場價格預測建模與決策[J]. 陳俊華,郝彥惠,鄭丁文,陳思宇.  計算機科學. 2018(S1)
[7]基于多層感知機的蛋白質(zhì)變性溫度預測[J]. 丁雪松,黃立群,張步忠,楊洋,呂強.  計算機應用研究. 2019(08)
[8]深度學習在車牌定位中的研究[J]. 趙莉,白猛猛,雷松澤,計雪薇.  計算機應用研究. 2018(10)
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[10]基于消費者行為的鄉(xiāng)村文化旅游景區(qū)營銷策略研究——以陜西省棣花古鎮(zhèn)為例[J]. 房琳,劉龍龍,李庚.  遼寧農(nóng)業(yè)科學. 2017(04)

碩士論文
[1]基于旅客消費行為的京津城際鐵路站內(nèi)商業(yè)服務設(shè)施布局優(yōu)化研究[D]. 任雪.北京交通大學 2018
[2]基于消費者行為的鄉(xiāng)村旅游營銷策略研究[D]. 李佳麗.重慶師范大學 2018
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的城市軌道交通合理規(guī)模研究[D]. 孫曉永.西南交通大學 2018
[4]基于DEA模型的高速公路合理規(guī)模研究[D]. 朱文娟.蘭州交通大學 2018
[5]基于機器學習的短時交通流預測方法研究[D]. 王苗苗.長安大學 2017
[6]高速公路服務區(qū)服務設(shè)施的合理配置研究[D]. 盧超飛.北京交通大學 2017
[7]基于深度學習的圖像超分辨算法研究[D]. 韓小虎.河南大學 2016
[8]基于等級劃分的高速公路服務區(qū)布局和規(guī)模研究[D]. 王丹.長安大學 2015
[9]基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建設(shè)用地規(guī)模預測研究[D]. 姚俊.湖南農(nóng)業(yè)大學 2013
[10]國內(nèi)自駕游消費行為研究[D]. 林瑩.西南財經(jīng)大學 2012



本文編號：3016252