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地铁乘务轮班计划是运营组织工作的重要组成部分,对于提高运营水平和降低运营成本有重要影响.本文采用基于“轮班单元”的周期循环编制模式,以工作强度均衡为目标构建乘务轮班划分和分配两阶段模型,划分模型中不区分同种类型的班次,分配模型将具体班次分配到划分结果中.采用粒子群算法与模拟进化算法相结合的混合智能算法求解,并针对乘务计划两阶段模型分别进行算法设计.最后以北京市某地铁线路数据为例进行求解,对比发现,本文模型求解方案可有效提高乘务员工作量均衡程度. 相似文献
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为保证高速铁路桥上无缝道岔的长期安全服役,提出一种数据驱动的轨道结构力学状态预测方法.通过监测数据特征分析,对原始气温数据序列化处理.在此基础上,构建遗传算法优化的Elman神经网络时间序列预测模型,以气温最优序列为输入,预测三项影响结构健康状况的状态监测指标.通过对比不同气温输入形式和不同模型的预测性能,验证方法的优... 相似文献
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