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我們將以科技論文的結(jié)構(gòu)框架主線，從題目、摘要、引言、文獻(xiàn)綜述、模型方法、結(jié)果展示、討論、致謝、參考文獻(xiàn)等9個(gè)模塊分別開展敘述。在每個(gè)模塊中會(huì)詳細(xì)解釋它的作用、注意事項(xiàng)、敘述套路、典例分析和語句摘錄，讓讀者對科技論文的行文結(jié)構(gòu)有一個(gè)非常好的把控。

通常讀者在檢索相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)的時(shí)候，都會(huì)根據(jù)關(guān)鍵字去檢索；而且，很少人會(huì)在檢索的時(shí)候立即通讀全文，而是在看標(biāo)題時(shí)大致評估文獻(xiàn)的內(nèi)容和方法，之后再?zèng)Q定是否點(diǎn)開文檔繼續(xù)閱讀的。所以題目的確定是要再三斟酌的：

理由一：好的題目有利于被檢索，進(jìn)而被引用。

理由二：不恰當(dāng)?shù)念}目會(huì)給讀者造成誤導(dǎo)。比如研究內(nèi)容跟題目有偏差，讀者花費(fèi)大量時(shí)間閱讀后發(fā)現(xiàn)用不上，讀完肯定是一肚子的火。

什么模式的題目可以說是好題目呢？回答是：用最少的字、最準(zhǔn)確的內(nèi)容概況全文的核心內(nèi)容。

注意事項(xiàng)

通常我們需要在取題目的時(shí)候注意以下幾點(diǎn)：

題目的長度

對于題目的長度問題，普遍的一個(gè)認(rèn)識是要簡短有力，用最少的字來表達(dá)。比如愛因斯坦那篇大名鼎鼎的相對論文章，標(biāo)題就是簡潔的不行：E=mc2。真的是多一點(diǎn)都不美。

但也不是越短就越好，短的前提是準(zhǔn)確的內(nèi)容概況全文的核心內(nèi)容。一下兩個(gè)標(biāo)題例子是荷蘭代爾夫特理工大學(xué)交通學(xué)者Gon?alo Homem de Almeida Correia的兩篇論文?？粗拇_有些長，但是不冗余，少了的話研究內(nèi)容就變得模糊了，反而不利于讀者的挑選檢索。

On the impact of vehicle automation onthe Value of Travel Time while performing work and leisure activities in a car:theoretical insights and results from a stated preference survey（Transportation Research Part A）

Environmental and financial impacts ofadopting alternative vehicle technologies and relocation strategies instation-based one-way carsharing: An application in the city of Lisbon,Portugal（Transportation Research Part D）

題目要有特色

論文題目雖然居于首先映入讀者眼簾的醒目位置，但仍然存在題目是否醒目的問題。

標(biāo)題一：Relevance of staff-based vehicle relocations in one-way carsharingsystems

標(biāo)題二：Finding the relevance of staff-basedvehicle relocations in one-way carsharing systems through the use of a simulation-basedoptimization tool

相比標(biāo)題一，標(biāo)題二就比較有特色。首先，用動(dòng)詞開頭，有力度。其次，明確指出本文用的是仿真模擬，有利于讀者快速篩選。

題名應(yīng)避免用非公知公認(rèn)的縮寫詞、字符、代號，不出現(xiàn)結(jié)構(gòu)式和數(shù)學(xué)式

典型實(shí)例

Part B 高被引論文題目實(shí)例

Dynamics of heterogeneity in urban networks: aggregated traffic modeling and hierarchical control（2015）

A 3-step math heuristic for the static repositioning problem in bike-sharing systems（2015）

Energy-efficient metro train rescheduling with uncertain time-variant passenger demands: An approximate dynamic programming approach（2016）

Part C 高被引論文題目實(shí)例

Long short-term memory neural network for traffic speed prediction using remote microwave sensor data（2015）

Influence of connected and autonomous vehicles on traffic flow stability and throughput（2016）