【摘 要】
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轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51108191);广东省交通运输厅科技项目(科技-2015-02-070);广东省科技计划项目(2014B090904059;2016A030305001)
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轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和Logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。
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