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乘客绩效导向的快速公交系统评估研究
| 论文题名： | 乘客绩效导向的快速公交系统评估研究 |
| 关键词： | 快速公交系统;乘客绩效导向;评估模型;绩效监管 |
| 摘要： | 快速公交系统（BRT）是一种解决城市交通拥堵、环境污染、资源浪费等问题的有效手段。但 BRT系统在我国的发展时间较短，除了少有的几个城市，许多城市发展BRT处于示范引导作用。因此，本文从乘客的角度，选取BRT乘客绩效指标，采用改进了的评估模型，研究乘客绩效导向的 BRT系统的评估，通过城市间的横向对比，实现公共财政投入到BRT系统的绩效监管，既可为政府指出公共财政投资BRT系统建设、运营的着力点，也可为已建成BRT系统的城市提供高效评估的方法。 本文回顾了国内外关于 BRT系统绩效评估以及模糊神经网络集成方法等方面的相关研究。在此基础上，对 BRT系统的构成与功能定位，基于不同主体的绩效展开阐述。对绩效指标进行分析整合出乘客最关注的 BRT的三个准则7个指标，构成本文的评估指标体系。同时，基于模糊评价法与神经网络的优缺点，提出采用两者集成的思想对评估模型进行改进。然后，提出模糊BP神经网络的评估步骤与数据处理方法，以及虚拟样本生成技术解决训练样本量不足的方法。最后，以广州、杭州、常州和济南为的绩效指标数据为基础，基础数据通过数据归一化处理、虚拟样本生成技术、模糊评价法等处理，得到神经网络的训练样本。最后通过样本测试，完成验证，得出相关结论。 最后，本文所选的指标能够反映乘客的绩效关注点，改进的模糊BP神经网络模型能较为客观、高效完成绩效评估的计算。所采用虚拟样本生成技术拓展样本，既能保证原始样本的特征，并提高神经网络的泛化能力，在其他城市同类项目的绩效评估中具有可推广性。 论文创新点包括以下两个方面：首先，模糊BP神经网络模型是一种基于模糊评价法与神经网络集成的改进方法，本文对模型的改进，并利用其它城市的数据进行训练，并通过测试，验证模型的可用性。其次，对于神经网络性能而言，过大或过少的训练样本均会影响神经网络的泛化能力和适应性。本文提出基于扰动思想的虚拟样本生成技术拓展样本，不仅能够提神经网络的泛化能力，而且能够有效避免陷入局部最小值。 |
| 作者： | 曹惠 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 马书红 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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