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通过对公交运力配置影响因素的分析,将公交运力优化配置问题定性为多目标优化问题。首先通过分析公交客流量时空分布的复杂性和规律性,结合优秀算法对客流量的预测进行建模,提出了基于Elman神经网络的公交客流量预测流程。并用实际客流量数据对未来的客流量进行了实例预测。在完成了客流量的预测后,在现有配置模型的基础上,引进基尼系数,作为新的评价指标,通过量化表示,将资源配置均衡度作为新的目标函数加入原模型,加以改进,从而建立基于基尼系数的多目标优化模型。并对新旧模型进行了对比,对各站点的客流量分担率进行了优化。 相似文献
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