支持向量机在路段行程时间预测中的应用研究

主要探讨支持向量机理论在路段行程时间预测中的应用。具体的方法是,首先将研究路段根据路段交通状态和车辆检测器设置情况进行分段,然后以前几个时段的各个小路段的交通流量、平均速度和车道占有率和整个路段的行程时间为输入,以下一时段的整个路段的行程时间为输出,选取高斯径向基函数作为核函数,建立了基于支持向量机的路段行程时间预测模型,从而探讨支持向量机在路段行程时间预测中的应用效果。最后,利用交通仿真软件的模拟数据进行验证,并与BP神经网络计算结果比较,计算结果的对比表明本文提出的方法预测效果更好。     

考虑线路输送能力利用的城市轨道交通列车开行方案优化方法

考虑线路输送能力利用的空间不均衡性,建立以线路输送能力利用率最大化、上线车组数和乘客出行费用最小化为目标,以交路形式、发车频率、列车编组为决策变量的多交路列车开行方案优化模型.设计线性加权法与遗传算法相结合的求解算法.结合算例,对比单一交路、嵌套交路和衔接交路最优开行方案下的列车运行效果及在不同客流特征下的适用性.结果表明,以输送能力利用率最大化为目标能够有效提升线路输送能力利用率及其空间均衡性,符合乘客和企业的共同利益;对于单峰型客流集中线路,保持最大客流断面位置及取值不变,当单峰内客流需求比例超过30%时,适宜开行多交路列车.