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基于运行时间预测的枢纽内多线路协调调度研究
被引量:
2
1
作者
于滨
崔瑶
+1 位作者
蔡婉君
马宁
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2015年第4期246-253,共8页
针对传统调度模型预见性不强的弱点,提出一个基于支持向量机(SVM)的公交车辆到达枢纽时间的预测模型,基于该模型构建以所有乘客节约时间最大为目标的调度模型,动态协调公交车辆从枢纽的发车时间,并基于遗传算法对该模型进行求解。最后,...
针对传统调度模型预见性不强的弱点,提出一个基于支持向量机(SVM)的公交车辆到达枢纽时间的预测模型,基于该模型构建以所有乘客节约时间最大为目标的调度模型,动态协调公交车辆从枢纽的发车时间,并基于遗传算法对该模型进行求解。最后,我们以大连市沙河口火车站枢纽为实例,对该模型和算法的可行性进行了检验,结果显示,本文提出的调度方法优于传统调度策略。
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关键词
交通运输规划与管理
公交动态车辆调度
到达时间预测
SVM模型
遗传算法
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职称材料
题名
基于运行时间预测的枢纽内多线路协调调度研究
被引量:
2
1
作者
于滨
崔瑶
蔡婉君
马宁
机构
大连海事大学交通运输管理学院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2015年第4期246-253,共8页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(51108053)
教育部新世纪人才支持计划(NCET-12-0752)
辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划(LJQ2012045)
文摘
针对传统调度模型预见性不强的弱点,提出一个基于支持向量机(SVM)的公交车辆到达枢纽时间的预测模型,基于该模型构建以所有乘客节约时间最大为目标的调度模型,动态协调公交车辆从枢纽的发车时间,并基于遗传算法对该模型进行求解。最后,我们以大连市沙河口火车站枢纽为实例,对该模型和算法的可行性进行了检验,结果显示,本文提出的调度方法优于传统调度策略。
关键词
交通运输规划与管理
公交动态车辆调度
到达时间预测
SVM模型
遗传算法
Keywords
transportation planning and management
bus dynamic vehicle scheduling
arrival time prediction
SVM ( support vector machine) -based model
genetic algorithm
分类号
U492 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于运行时间预测的枢纽内多线路协调调度研究
于滨
崔瑶
蔡婉君
马宁
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2015
2
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