基于BP神经网络的客运区间行驶优化策略研究

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铁路客运量是评价铁路经济效益的基础,客运量的大小直接影响运营成本和收入。如何正确规划行驶线路方案决定铁路的造价、运营的盈亏是各客运段亟待解决的问题。课题以广州铁路局提供的2015至2016年3月区间客运专线运行数据为研究对象,建立BP神经网络预测模型,通过分析影响区间客流量的相关因素,综合考虑车次、时段、车站、区间等维度对客运专线客流量规律的影响,从而优化该客运专线的车辆资源配置及停靠方案。
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