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基于動(dòng)態(tài)客流分配的高速鐵路列車(chē)優(yōu)化方案研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-15 01:28
  高速鐵路旅客列車(chē)開(kāi)行方案的制定是高速鐵路運(yùn)輸組織的重要環(huán)節(jié),是決定高速鐵路列車(chē)運(yùn)營(yíng)質(zhì)量的關(guān)鍵因素。制定合理的高速鐵路列車(chē)開(kāi)行方案有利于提高旅客運(yùn)輸?shù)姆⻊?wù)質(zhì)量,提升高速鐵路在客運(yùn)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。本文從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究。對(duì)高速列車(chē)開(kāi)行方案進(jìn)行分析,從列車(chē)種類(lèi)、開(kāi)行數(shù)量、編組方式、停靠方案等四個(gè)方面介紹了列車(chē)開(kāi)行方案的主要內(nèi)容。分析總結(jié)了高速列車(chē)開(kāi)行方案的影響因素,通過(guò)對(duì)客流動(dòng)態(tài)需求影響的分析,提煉了列車(chē)開(kāi)行方案制定的基本原則和制定流程。由于旅客出行的動(dòng)態(tài)需求很大程度上體現(xiàn)了日期的屬性,具有較強(qiáng)的時(shí)序依賴關(guān)系。因此,本文建立基于LSTM(Long-Short Term Memory)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速鐵路客流量預(yù)測(cè)模型。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了 LSTM可以很好地預(yù)測(cè)出旅客出行動(dòng)態(tài)的變化,具有較高的精度,為列車(chē)開(kāi)行方案的優(yōu)化制定奠定基礎(chǔ)。針對(duì)列車(chē)開(kāi)行方案中列車(chē)運(yùn)行圖制定的問(wèn)題,首先提出了一種基于旅客購(gòu)票過(guò)程心理變化的客流分配模型。其次,為實(shí)現(xiàn)列車(chē)開(kāi)行數(shù)量、列車(chē)種類(lèi)、編組數(shù)量和停靠方案的組合優(yōu)化,根據(jù)決策變量性質(zhì)的不同,本文提出了一種將列車(chē)開(kāi)行種類(lèi)、編組數(shù)量及?糠桨缸鳛橹饕獩Q策變量,列車(chē)開(kāi)行數(shù)量... 

【文章來(lái)源】:天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】:79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于動(dòng)態(tài)客流分配的高速鐵路列車(chē)優(yōu)化方案研究


圖1-2?2012年-2017年全國(guó)旅客發(fā)送量??Fig.?1-2?National?passengers?sent?in?2012-2017??“”

方案制定,列車(chē),步驟,列車(chē)調(diào)度


車(chē)的?糠桨竿ǔR罁(jù)對(duì)客流的預(yù)測(cè)而制定,并且需要不斷地調(diào)整停靠方案來(lái)滿??足旅客的動(dòng)態(tài)需求。文獻(xiàn)[18]提出鐵路管理通常在策略層(strategic?level)、戰(zhàn)術(shù)層??(tactic?level)、和運(yùn)營(yíng)層(operational?level)三個(gè)層面運(yùn)作,如圖1-3所示。在過(guò)去??的幾十年里,大量的研宄工作集中于列車(chē)調(diào)度問(wèn)題和運(yùn)輸服務(wù)上。??5??

列車(chē)開(kāi)行方案,評(píng)價(jià)體系


數(shù)、停站方案、服務(wù)頻率進(jìn)行優(yōu)化??對(duì)于國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié),列車(chē)開(kāi)行方案的評(píng)價(jià)體系中,主要包含經(jīng)濟(jì)??效益、能力技術(shù)、技術(shù)參數(shù)和旅客服務(wù)等因素,如圖1-4所示。??綜上所述,在相關(guān)研宄起步較早的發(fā)達(dá)國(guó)家,列車(chē)開(kāi)行方案的研究已經(jīng)比較??7??

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]我國(guó)鐵路行業(yè)特征研究[J]. 蔡瑩娟.  鐵道經(jīng)濟(jì)研究. 2008(06)
[2]論旅客運(yùn)輸時(shí)間價(jià)值的決定[J]. 柳茂森.  公路交通科技. 2001(03)

博士論文
[1]基于動(dòng)態(tài)客流的高速鐵路列車(chē)開(kāi)行方案優(yōu)化理論與方法[D]. 蒲松.西南交通大學(xué) 2016
[2]差分進(jìn)化算法研究及在港口物流調(diào)度中的應(yīng)用[D]. 董赟.東北大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電商需求預(yù)測(cè)的研究[D]. 王淵明.山東大學(xué) 2018
[2]城際鐵路列車(chē)開(kāi)行方案動(dòng)態(tài)編制與優(yōu)化研究[D]. 褚健圣.西南交通大學(xué) 2018
[3]面向旅客出行需求的高速鐵路列車(chē)運(yùn)行圖編制模型與算法[D]. 陳苒.北京交通大學(xué) 2018
[4]基于動(dòng)態(tài)客流的城際客運(yùn)專(zhuān)線列車(chē)開(kāi)行方案調(diào)整優(yōu)化研究[D]. 蘇彥升.西南交通大學(xué) 2017
[5]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的美股股指價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的研究[D]. 孫瑞奇.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2016
[6]城際鐵路列車(chē)停站方案優(yōu)化研究[D]. 姜明媚.北京交通大學(xué) 2015
[7]基于動(dòng)態(tài)客流的高速鐵路列車(chē)開(kāi)行方案調(diào)整優(yōu)化方法研究[D]. 呂葉.西南交通大學(xué) 2015
[8]基于客流動(dòng)態(tài)分配的城際客運(yùn)專(zhuān)線列車(chē)開(kāi)行方案研究[D]. 朱郁俊.北京交通大學(xué) 2014
[9]基于EEMD-GSVM的高速鐵路短期客流預(yù)測(cè)[D]. 潘亮.北京交通大學(xué) 2012



本文編號(hào):2917385

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