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目前国内学者开展了对城市轨道交通客流特征的分析、预测和客流演变规律的研究。文中将主要从线路负荷预警的角度开展研究,基于RBF神经网络对非线性、多输入多输出的数据预测功能,选取线路平均站台密度和车厢密度两个指标,通过分析数据规律,研究RBF神经网络在城市轨道交通线路负荷预警中的应用。
基于RBF神经网络的城市轨道交通线路负荷预警研究
【摘 要】
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目前国内学者开展了对城市轨道交通客流特征的分析、预测和客流演变规律的研究。文中将主要从线路负荷预警的角度开展研究,基于RBF神经网络对非线性、多输入多输出的数据预测
【机 构】
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广东交通职业技术学院轨道交通学院
【出 处】
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物流工程与管理
【发表日期】
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2019年6期
【基金项目】
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广东省教育厅2018年度科研项目:基于多源信息融合算法的城市轨道交通运营风险识别及应急决策研究,广东省教育厅2017年度科研项目:基于多AGent动态协调模型的城市轨道交通运营安全预警研究,项目编号2017GkQNCX017,广东交通职业技术学院科研项目:城市轨道交通换乘站点客流敏感性分析研究及应用,编号:2017JG015.
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