探析城市轨道交通运营企业的票务组织管理

随着社会科技不断进步,人们的交通出行方式发生很大改变,对于大多数城市居民来说,城市轨道交通是他们出行的首要选择。为了更好的解决城市交通运营的现状,给广大人民群众更好的轨道交通服务,本文深入研究目前城市轨道交通运营企业在票务组织管理上存在的问题,并提出具体的改进策略和注意事项,希望能促进城市轨道交通的良性运营,为城市的持续发展做出保障。

轨道交通运营成本定额管理实践探析

轨道交通运输行业的进步与城市化进程的推进之间有着密切的联系,本文重点从轨道交通运输成本方面入手,提出了相应的管控建议,并且对定额管理、运营成本概念、客流量、交通规划、能源物质消耗等各个角度展开了深度的剖析。为了进一步消除各个因素对轨道交通运营成本造成的影响,提出了可靠的成本管控方案,希望能够为相关行业提供有价值的帮助。

基于IPSO-LSTM组合模型的城市轨道交通短时客流预测

准确的短时客流预测能够为城市轨道交通的良好运营提供保障,为提高预测的精度,提出将IPSO算法和LSTM模型进行组合,构建城市轨道交通短时客流预测模型。针对PSO算法不能很好地区分全局搜索和局部搜索,易陷入局部极值的问题,引入自适应变化的惯性权重和时间因子,动态调整粒子的移动步长,提高PSO算法全局搜索的能力;借鉴遗传算法中的变异机制,引入自适应变异函数,使PSO算法具有跳出局部范围的能力。利用IPSO算法对LSTM模型的迭代次数、学习率和隐含层的神经元个数进行寻优,构建IPSO-LSTM组合预测模型,对城市轨道交通短时客流进行预测,并与BP,LSTM,PSOLSTM共3种短时客流预测模型进行对比,在针对工作日和非工作日客流的预测中,结果显示IPSO-LSTM模型的预测误差最小,具有较好的预测效果。

基于EMD-PSO-LSTM组合模型的城市轨道交通短时客流预测

准确的短时客流预测能够为城市轨道交通的良好运营提供保障,针对客流的非线性和强随机性特点以及LSTM神经网络参数较难确定的问题,提出一种基于EMD和PSO优化LSTM神经网络的组合预测模型。首先利用EMD降低数据噪声的干扰,将客流数据分解为多个IMF,然后利用PSO优化LSTM神经网络的学习率、迭代次数和隐含层的神经元个数,并对各IMF进行预测,将各IMF的预测结果加和得到最终的预测结果。以上海陆家嘴站的客流预测为例验证组合模型的有效性,并与LSTM,EMD-LSTM,PSOLSTM 3种短时客流预测模型做比较,结果显示EMD-PSO-LSTM组合模型的预测误差均小于其他3种模型,在针对工作日和非工作日的客流预测中,预测值和真实值的决定系数分别达到0.992和0.963,可以有效提高客流预测模型的预测精度。