基于VMD-LSTM混合模型的城际高速铁路时变客流预测

城际高速铁路1周内每天不同出发时段的旅客需求体现出较为稳定的波动规律特征,依据该特征,设计变分模态分解-长短时记忆神经网络(VMD-LSTM)混合模型对城际高速铁路的O-D对客流进行预测,获得1周内每天各时段的旅客需求。首先,依据广珠城际高速铁路的历史售票数据分析旅客出行需求的时间分布特征(时变特征),获取非平稳的客流时间序列;然后,采用VMD方法将非平稳的客流时间序列分解为若干个平稳的客流时间子序列,提取客流的波动特征,设计LSTM神经网络模型对分解后的客流时间子序列进行预测。设置不同的模型参数,选取广珠城际高速铁路的6个典型O-D对进行实验分析,结果表明:1)VMD-LSTM混合模型的隐藏神经元个数和迭代次数的有效增加可以降低预测误差,但是当两者增加到一定量时,误差反而会有增大的趋势,对预测效果影响较大。2)相比于单一的LSTM神经网络模型,VMDLSTM混合模型的预测误差明显降低,说明混合预测模型比单一预测模型具有较高的预测精度。3)VMD-LSTM混合模型获得的各时段预测值与实际值较为接近,分布特征整体一致,说明混合模型能够较好地拟合旅客出行需求的时变特征。4)VMD-LSTM混合模型的MAPE预测误差可控制在10%左右,对于时变特征较为规则的O-D对客流,整体预测效果较好。

蒙药诃子中总黄酮的提取方法比较及工艺优化

对蒙药诃子中总黄酮的提取方法进行对比研究,并优化最佳提取工艺条件。以诃子中总黄酮的含量为指标,比较浸渍提取法、回流提取法、超声辅助法和微波辅助法,通过正交试验优化微波辅助法的提取工艺。结果表明,微波辅助法优于浸渍提取法、回流提取法和超声辅助法;微波辅助法提取诃子中总黄酮的最佳提取条件如下:乙醇浓度70%,料液比1∶40,微波功率300 W,提取时间40 s,在该条件下,提取诃子总黄酮的含量为9.65%。本文为蒙药诃子总黄酮的提取提供了一种快速高效、节能环保的方法。

新环3-甲基-1-苯基-6-芳基偶氮-7-羟基双吡唑[5,1-c:3',4'-e]并-1,2,4-三嗪的合成

为进一步研发抑制细胞分裂周期磷酸酯酶CDC25B的抗肿瘤药物,以3-氨基-5-吡唑啉酮为原料,合成了8个新的标题化合物。通过元素分析、IR和1HNMR确证所得化合物的结构,并且确定其中有3个化合物对CDC25B具有较好的抑制活性。

蒙药诃子中多糖的提取及含量测定

目的:从蒙药诃子中提取多糖,并测定其含量。方法:采用紫外分光光度法,以葡萄糖为对照品,用苯酚-硫酸显色法测定诃子中多糖的含量。结果:经方法学研究,多糖在3.212-19.27μg·mL-1范围内呈线性关系,回归方程Y=0.0432X+0.0146(r=0.9996,n=6),含量为15.56%,平均回收率为100.4%,RSD=1.60%。结论:采用紫外可见分光光度法测定蒙药诃子中多糖含量的方法简便、快速、灵敏,结果准确可靠,适用于诃子中多糖含量的测定方法。

城际铁路旅客乘车选择行为异质性分析

铁路运输市场的产品具有多样性,旅客的选择行为也具有一定的偏好异质性。为了提高铁路运输企业的营销收入,针对票价浮动策略下的旅客乘车选择行为异质性进行研究。以广珠城际铁路为例,采用SP/RP融合的调查方法获取旅客乘车选择行为数据,构建LatentClass模型和随机参数Logit模型,分别从群体层面和个体层面分析旅客的个人属性和列车属性对旅客选择行为异质性的影响。研究结果表明:1)LatentClass模型将旅客划分为“经济型旅客”和“商务型旅客”,2类旅客对列车票价和运行时间的敏感度差异明显。2)在随机参数Logit模型中,年龄越大、月收入和出行频率越高的旅客,列车票价对其出行效用的影响越小;出行频率越高的旅客,列车运行时间对其出行效用的影响越大。3)“经济型旅客”愿意为列车运行时间减少10 min多支付0.45元,“商务型旅客”愿意为列车运行时间减少10 min多支付23.86元,2类旅客的支付意愿具有显著差异。4)对于随机参数Logit模型,通过考虑个人属性,旅客的支付意愿增加了1.30元,说明考虑旅客个人属性可以体现旅客之间的行为差异性,对旅客支付意愿的体现更加充分。整体而言,旅客的个人属性特征对其选择行为具有较大影响,不同旅客之间的行为异质性较为显著。

城际铁路旅客购票选择行为的异质性研究

本文以广珠城际铁路为例,设计了潜在类别模型对旅客进行分类,采用多项Logit模型研究不同票价浮动策略下各类旅客的购票时间选择.结果表明,各类旅客需求的购票时间概率分布具有明显差异性,且受票额紧张程度的影响;收入越高和出行频率越高的旅客倾向于提前更短的时间购票,受票价浮动的影响越小,公费出行降低了旅客对票价的敏感性.本文研究可为铁路部门制定满足多样化旅客需求的票价浮动策略提供决策支持.