一、上海地铁一卡通全方位调查（论文文献综述）
汤旋[1]（2021）在《顾客体验视角下W市地铁公司服务质量提升研究》文中研究表明
叶小利[2]（2020）在《基于场景理论的城市轨道交通出行APP的用户体验设计研究》文中研究说明近年来,互联网信息技术以及城市轨道交通智能化的快速发展使得人们的出行日益便利。自2012年起至今,全国已经有37个城市投入使用轨道交通出行APP,人们逐渐抛弃传统的现金购票乘车的方式,直接使用APP扫码出入车站,这使人们的出行更加快捷便利,也有效减少了轨道交通行业的运营成本。目前各个城市的轨道交通APP在功能和内容的设计上有许多差异,用户使用满意度低导致不少城市的轨道出行APP推广遭遇困境。因此,在传统行业与互联网技术的背景下,探究如何提升城市轨道交通出行APP的用户体验,提高用户满意度具有重要意义。本文基于长三角城市轨道交通互联互通的背景,通过一系列理论方法与用户研究对长三角区域通用型轨道出行APP提出设计方案并实践。本文首先对城市轨道交通APP以及场景理论进行研究,阐述利用场景理论研究城市轨道交通APP用户体验的重要性以及研究的方法流程;其次对长三角区域的城市轨道交通APP的市场和用户满意度进行分析,了解掌握APP的商业价值和功能及内容的现状,寻找问题与设计机会点;接着通过用户问卷、用户实地观察以及深度访谈的方法进行用户研究,构建目标用户的角色模型,寻找用户的潜在需求;然后基于城市轨道交通APP的用户需求从价值愿景、活动场景、信息场景、交互场景四个方面进行构建轨道出行的目标场景并进行设计实践,最后通过模拟场景的任务构建进行用户满意度测试评估及视觉设计展示,为城市轨道交通出行APP的体验设计提供理论依据与指导。
刘阳[3]（2020）在《轨道交通-租赁自行车组合出行路径选择机理分析及实时优化方法》文中指出加快构建以公共交通为主体的城市出行服务体系,更好地满足人民群众美好出行需要是交通强国的重要任务之一。其中,轨道交通-租赁自行车一体化出行智能诱导是实现出行即服务（Mobility as a Service,Maa S）理念的重要一环,已纳入我国Maa S系统的发展框架。租赁自行车作为轨道交通的主要补给方式能有效地解决城市“首先/最后一公里问题”。然而,目前大多数城市这两个系统提供的出行信息和接驳服务仍然是分离的。为了满足城市居民轨道交通-租赁自行车的一体化出行需求,提升以公共交通为主导的出行服务效率和品质,需深刻理解居民的组合出行全过程特征,掌握组合出行用户的路径选择机理,并在考虑个体需求和系统供给均衡的基础上,为用户推荐个性化的路径选择方案及相应的引导服务。为此,本论文基于轨道交通刷卡数据、公共自行车刷卡数据、轨道交通运营时刻表和电子地图数据等多源数据,研究轨道交通与租赁自行车复合交通网络构建与用户路径重构方法,剖析基于换乘行为识别的组合出行路径选择机理,预估复合交通网络的动态承载状态,提出轨道交通-租赁自行车组合出行路径实时优化方案。首先,提出轨道交通-租赁自行车复合交通网络的概念,综合考虑网络拓扑结构和用户实际出行需求,构建轨道交通-租赁自行车复合交通拓扑网络:以轨道交通站点和租赁自行车站点作为网络节点,以轨道交通线网和自行车路网作为网络线路,将具有换乘其他交通方式功能的网络节点作为连接各子网络的换乘点;利用轨道交通和租赁自行车智能刷卡数据、轨道交通运营时刻表等多源异构数据,依托Arc GIS平台将复合交通网络用户起讫点与所构建的网络节点进行位置匹配,并利用高斯混合模型和最短路算法,分别实现轨道交通网络和租赁自行车网络层用户的出行路径重构。其次,以轨道交通-租赁自行车组合出行用户为研究对象,将换乘行为划分为“出站借车”和“还车进站”两种模式,利用一卡通刷卡数据对换乘行为的时空特征进行挖掘,建立非一卡通轨道交通与租赁自行车刷卡数据的关联规则,提出基于多源数据的轨道交通-租赁自行车换乘行为识别方法,并利用混淆矩阵验证该方法的有效性;提取组合出行用户在复合交通网络中的全覆盖全过程组合出行链,利用可视化方法,从用户属性、换乘频率、换乘时刻、换乘时空分布多个维度,全方位解析轨道交通-租赁自行车组合出行用户的换乘行为特征,并依托复合交通网络拓扑结构,分析用户组合出行路径中的轨道交通路径、租赁自行车骑行路径以及组合出行路径特征。第三,提出基于供需关系的复合交通网络承载状态测度指标,研究数据驱动下考虑网络承载状态的组合出行路径选择机理模型;考虑在实际出行中用户可能存在大量可选组合出行路径的情况,将轨道交通周边多个租赁自行车站点合并为新的“换乘节点”,提出基于“换乘节点”的可选组合出行路径搜索方法,并确定每条可选路径的方案属性;在此基础上,以前述识别得到的组合出行路径作为因变量,以可选组合出行路径作为因变量的选择肢,从用户属性、网络承载状态属性、出行时段、骑行距离等方面分析组合路径选择的影响因素,并针对“还车进站”和“出站借车”两类换乘用户分别构建基于混合Logit模型的轨道交通-租赁自行车组合出行路径选择模型。结果表明:“出站借车”换乘用户对列车拥挤度感知以及换乘感知均远大于“还车进站”换乘用户,而无论哪种换乘类型用户均倾向于选择自行车设施充足、库存变化率高的组合路径出行。此外,用户性别、出行时段、是否为固定用户也会影响组合出行路径的选择。第四,针对轨道交通系统和租赁自行车系统中交通需求的分布特点,分别提出基于卡尔曼滤波（KF）和小波变化支持向量机的动态承载状态估计（WT-SVR）方法,对南京市工作日内的轨道交通线网和租赁自行车站点动态承载状态进行估计,并利用平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）等预测评价指标和其他同期对比模型,检验动态承载估计模型的估计效果。结果表明:针对轨道交通动态承载估计,KF模型在所有工作日表现出的估计精度和计算速度均明显优于历史值估计法（HIS）,特别是在非高峰时段精度提高超过15%;针对租赁自行车站点动态承载估计,WT-SVR模型的总体估计性能明显优于传统SVR模型、神经网络（ANN）模型和季节性单整自回归移动平均（SARIMA）模型。最后,从供需平衡的角度研究轨道交通-租赁自行车组合出行路径的实时优化方法;以用户的“换乘节点”为优化对象,以用户总出行效用、用户路径优化成本和系统调度成本加权组合的综合效用最大化为目标函数,构建面向网络负载均衡的组合出行路径优化模型,并采用分支定界法求解模型的最优解。以南京市复合交通系统某工作日的实际数据作为实例,对5:30-24:00时间段内每间隔15分钟的用户组合出行路径进行优化,进而提出基于用户的组合路径优化方案。结果表明:通过对74个时间段内平均每个“换乘节点”调度1.18次,优化12.51%的用户群体,可以将用户的总出行效用提升8.89%。优化后“换乘节点”触发租赁自行车调度的次数明显少于优化前,且触发时段更为集中,这不仅降低了调度成本,还有利于提高系统的运营效率。此外,优化后用户的“换乘节点”空间分布相对分散,在保障用户骑行可达范围的同时,还有助于复合网络客流的负载均衡。基于此,论文进一步根据用户属性提出考虑群体异质性的组合路径优化策略。
张瑞萍,周青[4]（2020）在《重大疫情下公共交通安全保卫应对措施研究——以城市轨道交通安全保卫为视角》文中进行了进一步梳理面对重大疫情引发的公共交通安全问题引起了世界各国政府的高度重视。城市轨道交通作为城市公共交通的骨干,因其具有运量大、搭乘便捷和绿色环保等特点,已成为当下世界很多城市居民出行的首选。从公共交通安全保卫实战工作需要出发,对重大疫情下城市轨道交通安全保卫开展研究具有十分重要的现实意义。只有充分认识重大疫情给城市轨道交通安全保卫工作带来的巨大挑战,切实加强法律法规体系建设,制订并完善工作预案,建立健全应对疫情的联防联控工作机制,加大监管力度和巡检密度,并依托先进的科技手段,实现精准防控,有效提升城市轨道交通安全保卫的能力,才能切实为公众建立起疫情防控的铜墙铁壁,为公众平安出行构筑起交通安全的生命防线。
李佳星[5]（2020）在《天津地铁公共服务满意度测评与提升策略研究》文中研究表明
黄婷[6]（2020）在《南昌地铁服务品牌建设研究》文中研究表明随着城市轨道交通线网的不断成型和完善,地铁线路串联起学校、医院、社区、商圈,促使地铁的服务角色不再限于交通工具,而是向公共服务、生活娱乐、商业消费、文化传播、城市形象展示等多元领域延伸,“地铁生活圈”为地铁企业满足顾客多样化的需求提出了新的挑战。本文基于品牌管理和服务营销理论,对国内外相关文献进行了研究分析,结合地铁行业发展现状和发展需求,提出了地铁企业创建服务品牌的研究选题。经与企业管理层和一线服务人员进行访谈,了解了南昌地铁企业发展历程、管理现状和战略规划。通过问卷调查掌握顾客对于南昌地铁服务质量的评价,对企业品牌的感知,并收集了相关意见和建议,以此作为实证分析的重要依据。通过上述研究方法,本文透视南昌地铁服务品牌建设现状,指出了其发展历程中存在的主要问题和产生问题的主要原因。借鉴国内外地铁服务品牌建设成功案例,结合南昌地域特色和企业经营管理特点,提出了构建南昌地铁服务品牌全流程管理的思路。全文紧紧围绕南昌地铁客运服务、小鲜鹭社会公益服务和鹭鹭行APP生活服务三大主要服务场景实际,建构服务品牌架构,识别每一个创建流程的关键点,并深入阐述了每一个创建环节的实操建议。为南昌地铁提升服务水平,实现全品牌融合,打造强势的服务品牌提供有益参考。对于南昌地铁来说,服务品牌的引领,有助于企业多元产业发展战略的实施。在激烈的市场竞争中,通过地铁线网不断延伸服务触角,为市民创造更多的服务价值,企业必将获得社会效益和经济效益的双丰收。
贾万琛[7]（2020）在《基于工作负荷与疲劳的地铁站务人员岗位配置及排班研究》文中研究表明城市轨道交通的高速发展,对地铁车站的运营时长、服务质量和安全保障都提出了更高的要求。如何科学地对站务人员进行合理的岗位及人员设置以及作业轮班安排,对保障地铁的安全运营来说有着十分重要的意义。本文基于工作负荷与生物节律的相关理论对现有的站务人员配置及轮班方案进行量化评估研究,全面分析衡量车站现有人员配置及排班方案的效用,并对既有方案提出进一步改进建议,以期进一步提升车站的服务质量及安全保障,具体研究内容如下:（1）基于现场访谈及文献调研,对地铁车站的基本站务情况展开调研,以北京地铁2号线西直门站为典型研究对象,调研了现有典型地铁车站的站务人员岗位设置方案与各岗位职责划分,对站务人员的岗位设置体系进行了综合分析,为后续研究提供了基础。（2）建立了一种基于工作负荷的站务人员在岗人员配置的方法,以2号线西直门站站务人员为例,在量化评估综控员、售票岗、监票岗、站台岗、电梯岗在高峰期的工作负荷的基础上,分析了现有人员配置方案的存在的问题,提出了基于工作负荷的站务人员改进配置方案。（3）在既有站务人员岗位设置及人员配置确定的情况下,从生物节律与作业疲劳的角度出发,探讨了生物节律在排班制度中的影响因素。在池田久敏轮班作业疲劳评价法的基础上,结合北京地铁站务的实际情况,利用问卷量表和AHP层次分析法对的池田久敏公式中的工作负荷及休息系数进行适应性修正,构建了适用于北京地铁站务人员的排班疲劳评价模型。（4）以2号线西直门站站务人员为实例分析对象,采用主观疲劳问卷调查量表对站务人员疲劳评估模型的有效性进行了验证,同时在对北京地铁西直门站四班三运转及三班两运转排班制度分别进行疲劳评估的基础上,提出了进一步改善站务人员疲劳的轮班方案。
高菽晨[8]（2020）在《基于多源数据的公交客流分析与短时预测研究》文中进行了进一步梳理综合分析国内外城市道路交通发展的基本经验和教训,我们可以得出一个不争的事实,就是大力发展公共交通,提升公交使用率是缓解城市交通拥堵的最基本、最有效的办法。只有建立高效快捷、安全准时的智能化公共交通系统才能让居民优先选择公交出行,智能公交系统的建设,离不开对公交客流特征细致的剖析,更离不开精准的短时客流预测。随着现代信息化的建设,海量公交数据资源的积累,高效的大数据挖掘方法、深度学习算法,都为本课题的研究提供了有力的数据与技术支撑。在对我国公交建设较为发达的广州、深圳、厦门等城市公交行业现状和发展经验进行全方位、多角度、深层次考察调研的基础上,本文以呼和浩特市公交运营为切入点和研究对象,首先对公交IC卡数据、车辆GPS数据、天气数据、线路站点数据等多源数据进行了预处理,为后续全面客观的研究提供“干净清晰”的数据基础。之后,利用数据挖掘技术,完成了对多源公交数据信息所隐藏的公交客流多维度（时间、空间、天气、人群）分布特征的提取。进而,以27路公交线路客流为预测对象,15分钟为预测时间粒度,利用梯度提升迭代决策树（GBDT）、长短期记忆网络（LSTM）、极限学习机（ELM）三种算法分别构建短时客流预测模型。在模型搭建过程中,不单执着于算法本身的参数,更注重于充分挖掘短时公交客流的关键影响因素。以处理多特征向量预测的全局适应性、训练时效性以及结果准确性为主要的结果导向,对三种不同网络结构预测模型进行了全面的比较分析。结果表明:GBDT、ELM全局处理能力强,在处理多特征输入的短时公交客流预测中具有较高的准确性、优越性。最后,结合公交运营实际情况,分析了公交客流分布特征和短时预测结果在实现公交系统科学规划、合理调度、高效运营以及提高乘客的出行体验、提升公交使用率等方面的应用价值。
赵婉妤[9]（2020）在《智能车站便捷换乘研究》文中认为铁路车站站内换乘是旅客出行的重要环节,深切地影响着旅客在站内的体验和对运营管理的满意程度。近年来城市群快速发展,旅客乘坐高铁、城际和市域铁路与城市公共交通、私家车的换乘逐渐增多,同时对站内换乘服务提出了更高的要求。在对多个城市大型综合交通枢纽进行调研的基础上,分析了站内换乘存在的问题,以智能车站总体框架为前提,结合旅客换乘需求,本文对智能车站便捷换乘总体方案及关键技术进行了研究,论文的主要工作及成果如下:（1）基于智能车站的总体框架,提出了智能车站便捷换乘总体方案,从“一个平台、一个系统和四个优化方案”六方面设计了站内便捷换乘的模式,包括信息发布平台、站内定位导航系统、引导标识系统优化、智慧出租车系统、铁路和地铁便捷换乘优化以及智能小汽车定位系统,覆盖站内换乘中旅客所需的各个环节,给出每个系统的技术实现思路。（2）分析了便捷换乘信息发布平台的需求,提出了智能车站便捷换乘信息发布平台总体架构,以旅客到站的换乘方式和换乘目的为分析维度设计了平台主要功能,研究了与外部系统接口方案,设计开发了原型系统,实验测试效果良好。（3）分析了铁路与地铁售检票系统互联互通的现状和实际需求,提出了基于实名制实体/虚拟一卡通、无碍换乘的实名制实体/虚拟一卡通、二维码互换、一码通、一证通、刷脸通6种实现铁路与地铁售检票系统互联互通的方式,并进行了综合性对比分析研究,提出了符合现阶段铁路和城轨售检票模式的互联互通解决方案。（4）分析了目前常用的室内定位技术和方法,对铁路车站站内定位导航应用技术进行了深化,研究了利用指纹库匹配定位方法在旅客站内导航系统中的应用,设计了基于KNN和W-KNN算法的指纹库定位实验,实验结果显示指纹库匹配定位方法在车站定位精度方面具有优越性。
王幸萍[10]（2020）在《KM地铁安全事件分级及应急管理措施研究》文中研究说明轨道运输自早期发展至今,早已超出了简单运输工具的角度,而是纳入了运营系统的概念。运营系统安全是整个运输安全中的重要课题,因此主管单位及地铁公司除了推动轨道建设与运营外,更需要制定详细的运营规范来保证轨道运输及运营车站的安全改善。所谓预防胜于治疗,地铁公司需要在有限的时间、成本、以及操作环境下,运用工程与管理的原理及技术,在事前针对可能发生的安全事故提出改善方案。目前KM地铁应急管理存在流程不够细化、权重不清以及依靠人员经验等问题。为了提高KM地铁在安全事件上的应急响应能力,确保KM地铁的正常运营,尽力减少安全事件对KM地铁日常运营的影响,努力的查找安全事件原因做到彻底的防范与消除,需要优化KM地铁安全事件的应急管理方法。本研究以KM地铁公司的这类具有高运输量地铁运营系统为研究对象,选择安全事件的影响范围与影响时间作为安全事件状况分级维度,辅以专家学者的意见与评分,建立安全事件严重性分级,分析安全事件的相对权重与相对严重性。最后本文针对安全事件的严重等级优化KM地铁安全事件应急管理处理流程与应对策略。通过本文所优化的KM地铁安全事件应急管理方法,可供站务人员在安全事件发生时判断事件的严重性等级,可以缩短站务人员判断时间,并提供更详细的安全事件应急处理流程,也可以作为类似地铁公司建立应急管理的参考依据。
二、上海地铁一卡通全方位调查（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、上海地铁一卡通全方位调查（论文提纲范文）
（2）基于场景理论的城市轨道交通出行APP的用户体验设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 国家政策-鼓励发展城市轨道交通 |
| 1.1.2 “互联网+”技术-推动发展城市轨道交通APP |
| 1.1.3 体验经济-注重用户体验和满足用户多样化需求 |
| 1.1.4 未来方向-趋于长三角区域城际轨道交通互联互通 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状 |
| 1.2.1 场景理论的发展以及研究现状 |
| 1.2.2 城市轨道交通APP的发展以及研究现状 |
| 1.2.3 场景理论在APP用户体验设计上的发展以及研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法及其创新点 |
| 1.4.1 主要研究方案 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关理论概念阐述 |
| 2.1 城市轨道交通概述 |
| 2.1.1 城市轨道交通的定义 |
| 2.1.2 城市轨道交通进站形式 |
| 2.2 城市轨道交通APP概述 |
| 2.2.1 APP与城市轨道交通APP |
| 2.2.2 城市轨道交通APP的价值意义 |
| 2.3 场景理论概述 |
| 2.3.1 场景的定义 |
| 2.3.2 场景理论要素 |
| 2.4 基于场景分类的产品设计方法梳理 |
| 2.4.1 产品调研阶段-客观场景 |
| 2.4.2 产品设计阶段-目标场景 |
| 2.4.3 产品评估以及优化阶段-模拟/应用场景 |
| 2.5 场景构建对城市轨道交通类产品设计的价值 |
| 2.5.1 场景构建引导设计方向 |
| 2.5.2 场景构建丰富用户角色 |
| 2.5.3 场景构建完善产品功能 |
| 2.5.4 场景构建传播品牌文化 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 城市轨道交通类产品案例研究 |
| 3.1 调研目的与方法 |
| 3.2 竞品的市场环境调研 |
| 3.2.1 外部环境-政策规划 |
| 3.2.2 内部环境-行业战略 |
| 3.2.3 相关盈利模式 |
| 3.3 竞品概述 |
| 3.4 竞品的用户体验分析 |
| 3.4.1 战略层分析 |
| 3.4.2 范围层分析 |
| 3.4.3 结构层分析 |
| 3.4.4 框架层分析 |
| 3.4.5 表现层分析 |
| 3.4.6 问题与机会点分析总结 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 轨道交通APP的用户研究 |
| 4.1 用户调研的目的与方法 |
| 4.2 用户需求问卷调研 |
| 4.2.1 问卷内容 |
| 4.2.2 调研结果分析 |
| 4.3 用户行为观察以及深度访谈 |
| 4.3.1 样本群体选择 |
| 4.3.2 用户行为观察 |
| 4.3.3 用户深度访谈 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于结构化场景理论的城市轨道交通出行APP设计实践 |
| 5.1 价值场景-品牌战略定位 |
| 5.2 活动场景-产品功能清单 |
| 5.2.1 确立目标角色模型 |
| 5.2.2 勾勒用户旅程地图 |
| 5.2.3 用户需求的功能转化 |
| 5.3 信息场景-产品信息架构 |
| 5.4 交互场景-低保真原型图 |
| 5.4.1 乘车服务模块主流程设计 |
| 5.4.2 站点信息模块主流程方案设计 |
| 5.4.3 行程管理模块主流程方案设计 |
| 5.4.4 扫码进站主流程方案设计 |
| 5.4.5 休闲娱乐模块主流程方案设计 |
| 5.4.6 个人信息管理主流程方案设计 |
| 5.5 模拟场景-设计评估 |
| 5.5.1 设计测试场景任务 |
| 5.5.2 测试结果 |
| 5.6 视觉界面设计 |
| 5.6.1 主色调的选取 |
| 5.6.2 主界面的视觉设计 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望与不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录一 硕士期间的论文成果 |
| 附录二 用户调研问卷 |
| 附录三 设计手册 |
（3）轨道交通-租赁自行车组合出行路径选择机理分析及实时优化方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复合交通网络构建 |
| 1.2.2 组合出行特征分析 |
| 1.2.3 组合出行路径选择 |
| 1.2.4 组合出行优化 |
| 1.2.5 现状研究存在的不足 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 第2章 轨道交通-租赁自行车复合交通网络路径重构 |
| 2.1 轨道交通-租赁自行车复合交通网络概念 |
| 2.2 轨道交通-租赁自行车复合交通网络路径重构方法 |
| 2.2.1 拓扑网络结构构建方法 |
| 2.2.2 轨道交通路径重构方法 |
| 2.2.3 租赁自行车路径重构方法 |
| 2.3 研究区域与数据 |
| 2.3.1 研究区域 |
| 2.3.2 数据来源 |
| 2.3.3 数据预处理 |
| 2.4 轨道交通-租赁自行车复合交通网络路径重构 |
| 2.4.1 拓扑网络构建 |
| 2.4.2 轨道交通路径重构 |
| 2.4.3 租赁自行车路径重构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 轨道交通-租赁自行车组合出行路径特征分析 |
| 3.1 换乘行为识别概述 |
| 3.2 轨道交通-租赁自行车换乘行为识别方法 |
| 3.2.1 多源数据融合方法 |
| 3.2.2 换乘时空阈值获取方法 |
| 3.2.3 无效数据排除法 |
| 3.2.4 换乘识别结果 |
| 3.2.5 识别结果验证 |
| 3.3 轨道交通-租赁自行车换乘行为特征分析 |
| 3.3.1 换乘用户特征 |
| 3.3.2 换乘频率分布特征 |
| 3.3.3 换乘时刻分布特征 |
| 3.3.4 换乘时空分布特征 |
| 3.4 轨道交通-租赁自行车组合出行路径分析 |
| 3.4.1 轨道交通路径分析 |
| 3.4.2 租赁自行车路径分析 |
| 3.4.3 组合出行路径分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 轨道交通-租赁自行车组合出行路径选择机理 |
| 4.1 组合出行路径选择概述 |
| 4.2 轨道交通-租赁自行车复合网络承载状态概念 |
| 4.2.1 复合网络承载状态定义与测度思路 |
| 4.2.2 基于“换乘节点”的承载力测度方法 |
| 4.2.3 复合网络承载状态测度方法 |
| 4.3 组合路径选择影响因素分析 |
| 4.3.1 组合用户属性 |
| 4.3.2 承载状态属性 |
| 4.3.3 其他属性 |
| 4.4 组合路径选择机理建模 |
| 4.4.1 混合Logit模型介绍 |
| 4.4.2 建模数据准备 |
| 4.4.3 模型构建及评估 |
| 4.4.4 模型结果敏感性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 轨道交通-租赁自行车复合网络动态承载状态估计 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 轨道交通-租赁自行车复合网络动态承载状态估计方法 |
| 5.2.1 轨道交通动态承载状态估计方法 |
| 5.2.2 租赁自行车动态承载状态估计方法 |
| 5.3 轨道交通动态承载状态估计 |
| 5.3.1 数据准备 |
| 5.3.2 模型估计性能检验指标 |
| 5.3.3 动态OD估计及模型评价 |
| 5.4 租赁自行车动态载状态估计 |
| 5.4.1 数据准备 |
| 5.4.2 租赁自行车库存变化率估计建模 |
| 5.4.3 模型性能评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 面向网络负载均衡的组合出行路径实时优化方法 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 组合出行路径优化问题描述与假设 |
| 6.2.1 组合路径优化问题描述 |
| 6.2.2 组合路径优化目标与假设 |
| 6.3 轨道交通-租赁自行车组合出行路径优化建模 |
| 6.3.1 组合路径优化目标函数 |
| 6.3.2 组合路径优化求解算法 |
| 6.3.3 数据准备 |
| 6.3.4 惩罚系数确定 |
| 6.3.5 优化结果 |
| 6.4 轨道交通-租赁自行车组合出行路径优化策略 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究结论和展望 |
| 7.1 主要研究成果与结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介、在读期间发表论文及参与科研情况 |
（4）重大疫情下公共交通安全保卫应对措施研究——以城市轨道交通安全保卫为视角（论文提纲范文）
| 一、重大疫情下加强公共交通安全保卫工作的重要意义 |
| (一)公共交通安全保卫工作关乎社会公众的生命健康 |
| (二)公共交通安全保卫工作关乎重大疫情整体防控工作的成败 |
| (三)重大疫情下确保公共交通安全是公安机关的职责担当 |
| 二、突发公共卫生事件及城市轨道交通的主要特点 |
| (一)突发公共卫生事件的主要特点 |
| 1．突发性。 |
| 2．公共性。 |
| 3．严重性。 |
| 4．紧迫性。 |
| 5．广泛性。 |
| 6．复杂性。 |
| 7．持续性。 |
| (二)城市轨道交通的主要特点 |
| 1．有效缓解地面拥挤，运量巨大。 |
| 2．路网四通八达，搭乘便捷。 |
| 3．安全性相对较高，绿色环保。 |
| 4．省时且经济实惠，正点率高。 |
| 三、重大疫情给城市轨道交通安全保卫工作带来巨大挑战 |
| (一)客运量巨大，体温测试任务艰巨 |
| (二)人员流动迅速，疑似患者追踪难度极大 |
| (三)运营系统复杂，消毒工作繁杂 |
| (四)运行环境特殊，通风工作困难重重 |
| (五)普遍的心理恐慌，极易引发摩擦冲突 |
| 四、强化城市轨道交通安全保卫应对重大疫情的具体举措 |
| (一)加强法律法规体系建设，为应对重大疫情提供强有力的法律保障 |
| (二)制订并完善工作预案，提高疫情防控工作的针对性和高效性 |
| (三)加强部门间的组织协调，建立健全应对疫情的联防联控工作机制 |
| (四)加大监管力度和巡检密度，严格落实疫情防控中的各项安全责任 |
| (五)依托先进的科技手段，提升体温检测效率和身份识别精准度 |
| (六)开展多种形式的宣传教育，争得公众对疫情防护措施的配合和支持 |
（6）南昌地铁服务品牌建设研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究方法和思路 |
| 1.3.1 文献研究法 |
| 1.3.2 比较分析法 |
| 1.3.3 问卷调查法 |
| 1.3.4 访谈调查法 |
| 第2章 相关理论介绍 |
| 2.1 服务与服务品牌 |
| 2.1.1 服务 |
| 2.1.2 品牌 |
| 2.1.3 服务品牌 |
| 2.1.4 服务品牌与产品品牌的差异 |
| 2.2 品牌结构 |
| 2.3 组织形象 |
| 2.4 品牌传播 |
| 2.4.1 品牌内化 |
| 2.4.2 整合营销 |
| 第3章 南昌地铁品牌建设现状 |
| 3.1 南昌地铁概况 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 在建线网情况 |
| 3.1.3 运营服务概况 |
| 3.2 南昌地铁品牌建设实践 |
| 3.2.1 企业初创期 |
| 3.2.2 工程建设期 |
| 3.2.3 地铁运营期 |
| 3.3 南昌地铁服务品牌的顾客评价 |
| 3.3.1 服务质量评价指标评分 |
| 3.3.2 服务品牌感知 |
| 3.4 南昌地铁品牌建设存在的问题及成因 |
| 3.4.1 存在的问题 |
| 3.4.2 问题的成因 |
| 第4章 国内外地铁服务品牌案例借鉴 |
| 4.1 国外地铁服务品牌亮点 |
| 4.2 国内同业模式 |
| 第5章 南昌地铁服务品牌建设精进路径 |
| 5.1 确立品牌建设目标 |
| 5.1.1 全流程品牌管理 |
| 5.1.2 服务子品牌的提升与整合 |
| 5.1.3 多元服务品牌的开发与创建 |
| 5.2 构建品牌顶层设计 |
| 5.2.1 品牌结构设计 |
| 5.2.2 品牌形象识别 |
| 5.3 全媒介品牌传播 |
| 5.3.1 全场景品牌传播 |
| 5.3.2 全要素品牌传播 |
| 5.4 聚焦顾客互动体验 |
| 5.4.1 注重服务接触要素 |
| 5.4.2 加强服务接触管理 |
| 5.4.3 创造体验附加值 |
| 5.4.4 互动增进客户关系 |
| 5.5 全品牌整合营销 |
| 5.5.1 服务品牌主体识别 |
| 5.5.2 服务主体协作联动 |
| 5.6 品牌内化驱动 |
| 5.6.1 提升内部服务 |
| 5.6.2 品牌内部营销 |
| 第6章 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）基于工作负荷与疲劳的地铁站务人员岗位配置及排班研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于工作负荷的岗位人员配置 |
| 1.2.2 生物节律对人的影响及轮班疲劳 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 2 西直门车站情况分析及站务人员岗位情况分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 车站概况 |
| 2.2.1 地铁西直门站结构及设施布局概况 |
| 2.2.2 2号线西直门站客流特征分析 |
| 2.3 车站站务人员岗位职责分析 |
| 2.4 2号线西直门站站务人员岗位分析 |
| 2.5 站务岗位工作流程及工作任务分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于工作负荷的站务人员在岗人员配置研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地铁站务人员工作负荷的定义 |
| 3.3 站务人员工作负荷评估方法的确定 |
| 3.4 基于工作负荷的岗位人员配置方法 |
| 3.5 基于车站运营工作负荷的综控室人员配置 |
| 3.5.1 综控员工作负荷数据采集方法 |
| 3.5.2 综控员工作负荷时域分析 |
| 3.5.3 基于回归分析的综控室人员配置预测模型及改进分析 |
| 3.6 基于车站运营工作负荷的站务员人员配置 |
| 3.6.1 站务员工作负荷数据采集方法 |
| 3.6.2 站务员工作负荷时域分析 |
| 3.7 西直门车站站务人员改进配置方案的确定 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 站务人员排班问题分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 地铁站务人员排班概述 |
| 4.2.1 站务运转制度的相关概念 |
| 4.2.2 地铁站务人员排班的特点 |
| 4.3 生物节律与地铁站务人员排班 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于生物节律的地铁站务人员排班疲劳评价模型构建 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 地铁站务人员轮班疲劳的评价方法 |
| 5.3 基于AHP的站务人员工作负荷系数及休息恢复系数的确定 |
| 5.3.1 AHP原理及方法 |
| 5.3.2 构建判断矩阵 |
| 5.3.3 层次单排序和一致性检验 |
| 5.3.4 各模型相对权重及系数求解 |
| 5.4 工作负荷及睡眠效果插值计算 |
| 5.5 单人单班次疲劳评估计算实例 |
| 5.6 单人周期轮班疲劳评估计算实例 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 排班疲劳模型的验证及站务排班的改进 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 疲劳模型的验证 |
| 6.3 站务员排班疲劳分析及改进 |
| 6.3.1 站务员四班制排班疲劳分析 |
| 6.3.2 站务员三班制排班疲劳分析 |
| 6.3.3 站务员排班改进优化建议及预测性分析 |
| 6.4 综控员排班疲劳分析及排班改进 |
| 6.4.1 综控员四班制排班疲劳分析 |
| 6.4.2 综控员三班制排班疲劳分析 |
| 6.4.3 综控员排班改进优化建议及预测性分析 |
| 6.5 值班站长排班疲劳分析及排班改进 |
| 6.5.1 值班站长四班制排班疲劳分析 |
| 6.5.2 值班站长三班制排班疲劳分析 |
| 6.5.3 值班站长排班改进优化建议及预测性分析 |
| 6.6 2号线西直门车站站务人员改进排班方案的确定 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 西直门车站各岗位一日工作流程 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于多源数据的公交客流分析与短时预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 公交客流分析 |
| 1.3.2 短时客流预测 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 多源数据描述及预处理 |
| 2.1 公交客流数据采集技术 |
| 2.2 多源数据采集及描述 |
| 2.2.1 公交IC卡数据 |
| 2.2.2 公交GPS数据 |
| 2.2.3 天气相关数据 |
| 2.2.4 线路站点数据 |
| 2.3 数据清洗与融合 |
| 2.3.1 数据缺失 |
| 2.3.2 数据异常 |
| 2.3.3 数据噪声 |
| 2.3.4 数据融合 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 公交客流分布特征分析 |
| 3.1 公交客流的上下车站点判定分析 |
| 3.1.1 上车站点识别判定 |
| 3.1.2 下车站点识别判定 |
| 3.2 公交客流的时间分布特征 |
| 3.2.1 周客流分布特征 |
| 3.2.2 日客流分布特征 |
| 3.2.3 短时客流分布特征 |
| 3.3 公交客流的空间分布特征 |
| 3.3.1 出行距离 |
| 3.3.2 上下行方向 |
| 3.4 公交客流的其他分布特征 |
| 3.4.1 人群分布特征 |
| 3.4.2 天气影响特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 短时公交客流预测 |
| 4.1 线路客流短时预测方案选择 |
| 4.1.1 预测对象的选择 |
| 4.1.2 数据样本分析 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.2.1 特征构建 |
| 4.2.2 训练集和测试集 |
| 4.3 三种公交客流短时预测模型 |
| 4.3.1 基于GBDT的短时公交客流预测 |
| 4.3.2 基于LSTM的短时公交客流预测 |
| 4.3.3 基于ELM的短时公交客流预测 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验结果与应用分析 |
| 5.1 实验预测结果 |
| 5.2 结果比较分析 |
| 5.3 应用分析 |
| 5.3.1 公交客流分布特征应用分析 |
| 5.3.2 短时公交客流预测结果应用分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表论文及科研成果 |
（9）智能车站便捷换乘研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外铁路车站便捷换乘研究和发展现状 |
| 1.3.1 国外铁路车站换乘研究和发展现状 |
| 1.3.2 国内铁路车站换乘研究和发展现状 |
| 1.4 研究目标及研究内容 |
| 1.5 论文技术路线 |
| 2 智能车站便捷换乘总体设计 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 智能车站总体框架 |
| 2.3 智能车站便捷换乘总体设计 |
| 2.4 智能车站便捷换乘技术实现思路 |
| 2.4.1 信息发布平台 |
| 2.4.2 站内定位导航系统 |
| 2.4.3 引导标识系统优化 |
| 2.4.4 铁路与出租车换乘 |
| 2.4.5 铁路和地铁便捷换乘 |
| 2.4.6 铁路与社会车辆换乘 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 智能车站便捷换乘信息发布平台 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 需求分析 |
| 3.3 信息发布平台总体架构 |
| 3.4 信息发布平台功能设计 |
| 3.4.1 乘车/去往车站 |
| 3.4.2 出站/离开车站 |
| 3.5 信息发布平台接口设计 |
| 3.5.1 外部系统为信息发布平台提供的接口 |
| 3.5.2 信息发布平台为外部系统提供的接口 |
| 3.6 平台原型设计与研发 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 铁路与地铁售检票系统互联互通研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 国内外铁路与地铁售检票系统联通发展现状 |
| 4.2.1 国外城际铁路与城轨联通现状 |
| 4.2.2 我国城际铁路与城轨联通现状 |
| 4.3 铁路与地铁售检票系统联通需求分析 |
| 4.3.1 旅客方面的需求 |
| 4.3.2 管理人员的需求 |
| 4.4 铁路与地铁售检票系统联通模式设计 |
| 4.4.1 利用实体/虚拟一卡通实现互联互通 |
| 4.4.2 利用无碍换乘的实名制实体/虚拟一卡通实现互联互通 |
| 4.4.3 基于二维码互换实现互联互通 |
| 4.4.4 基于“一码通”实现互联互通 |
| 4.4.5 利用“一证通”实现互联互通 |
| 4.4.6 基于“刷脸通”实现互联互通 |
| 4.4.7 各模式可行性对比总结 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 智能车站站内定位导航技术 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 室内定位导航技术分析 |
| 5.2.1 室内定位技术 |
| 5.2.2 室内定位方法 |
| 5.2.3 路径搜索算法 |
| 5.3 基于指纹库匹配的旅客站内导航定位方法应用研究 |
| 5.3.1 基于加权近邻法的旅客站内定位方法 |
| 5.3.2 基于K-Means和 A*的路径搜索算法应用 |
| 5.3.3 指纹库匹配定位方法在铁路站内定位导航系统中的应用 |
| 5.4 基于指纹库匹配的旅客站内导航定位方法应用实验 |
| 5.4.1 接入AP数量对误差的影响 |
| 5.4.2 指纹库优化后对误差的影响 |
| 5.4.3 指纹库定位参数选择及结果分析 |
| 5.4.4 基于指纹库的定位与三点定位的比较 |
| 5.4.5 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）KM地铁安全事件分级及应急管理措施研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究方法及思路 |
| 1.5 研究内容 |
| 第2章 相关理论因素及概念 |
| 2.1 安全管理理论 |
| 2.2 应急管理理论 |
| 2.3 影响地铁安全的常见影响因素 |
| 第3章 KM地铁安全事件分类及其分析 |
| 3.1 KM轨道交通发展概述 |
| 3.2 KM轨道安全事件类型 |
| 3.3 KM轨道安全事件对运营的影响 |
| 3.4 KM地铁应急管理现状 |
| 第4章 KM地铁安全事件分级研究 |
| 4.1 安全事件的分级 |
| 4.1.1 评价依据 |
| 4.1.2 研究步骤 |
| 4.2 第一阶段问卷调查─安全事件分级 |
| 4.2.1 问卷设计 |
| 4.2.2 受访对象 |
| 4.2.3 问卷回收与数据分析 |
| 4.3 第二阶段问卷调查─安全事件分级相对权重与严重性 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 受访对象 |
| 4.3.3 问卷回收与数据分析 |
| 4.4 第三阶段问卷调查─安全事件严重性等级的门槛值 |
| 4.4.1 问卷设计 |
| 4.4.2 受访对象 |
| 4.4.3 问卷数据分析 |
| 第5章 KM地铁安全和应急管理措施 |
| 5.1 KM地铁应急管理机制的流程 |
| 5.2 地铁安全事件严重等级对应的应急措施 |
| 5.2.1 A级安全事件的应急管理措施 |
| 5.2.2 B级安全事件的应急管理措施 |
| 5.2.3 C级安全事件的应急管理措施 |
| 5.2.4 D级安全事件的应急管理措施 |
| 5.2.5 E级安全事件的应急管理措施 |
| 5.3 地铁安全事件的严重等级判断与对应的应急措施 |
| 5.3.1 列车运行失常事件的应急管理措施 |
| 5.3.2 控制设备故障事件的应急管理措施 |
| 5.3.3 车站设备故障事件的应急管理措施 |
| 5.3.4 乘客掉落轨道事件的应急管理措施 |
| 5.3.5 自然灾害的应急管理措施 |
| 5.3.6 乘客需求量过大的应急管理措施 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A:第一阶段第一次专家问卷─异常状况分级维度的架构 |
| 附录 B:第一阶段第二次专家问卷─安全事件分级维度的架构 |
| 附录 C:第二与第三阶段专家问卷─安全事件分级维度的等级划分 |
四、上海地铁一卡通全方位调查（论文参考文献）
- [1]顾客体验视角下W市地铁公司服务质量提升研究[D]. 汤旋. 湖北工业大学, 2021
- [2]基于场景理论的城市轨道交通出行APP的用户体验设计研究[D]. 叶小利. 华东理工大学, 2020(08)
- [3]轨道交通-租赁自行车组合出行路径选择机理分析及实时优化方法[D]. 刘阳. 东南大学, 2020
- [4]重大疫情下公共交通安全保卫应对措施研究——以城市轨道交通安全保卫为视角[J]. 张瑞萍,周青. 山东警察学院学报, 2020(04)
- [5]天津地铁公共服务满意度测评与提升策略研究[D]. 李佳星. 天津大学, 2020
- [6]南昌地铁服务品牌建设研究[D]. 黄婷. 江西财经大学, 2020(10)
- [7]基于工作负荷与疲劳的地铁站务人员岗位配置及排班研究[D]. 贾万琛. 北京交通大学, 2020(04)
- [8]基于多源数据的公交客流分析与短时预测研究[D]. 高菽晨. 内蒙古工业大学, 2020(02)
- [9]智能车站便捷换乘研究[D]. 赵婉妤. 中国铁道科学研究院, 2020(01)
- [10]KM地铁安全事件分级及应急管理措施研究[D]. 王幸萍. 昆明理工大学, 2020(05)
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