【摘 要】
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针对铁路集装箱运输需求的不确定性,本文将传统线性需求模型、多元logit需求模型与基于LSTM神经网络的深度学习需求模型进行对比,以铁路承运企业利润最大为目标函数建立集装箱动态定价模型。首先,提取与集装箱运输需求相关的特征向量,采用梯度下降算法标定线性模型、多元logit模型参数和监督式学习方法训练LSTM神经网络。需求模型实验显示,与线性、多元logit模型相比,LSTM深度学习模型对集装箱运输需求的拟合精度更高。在此基础上,设计精英选择策略遗传算法结合LSTM网络的动态定价反馈机制求解集装箱动态定价模
【机 构】
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西南交通大学,交通与城市规划设计研究院
【基金项目】
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四川省科技厅软课题(2020JDR0127),成都市科技局软科学课题(2020-RK00-00102-ZF)。
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针对铁路集装箱运输需求的不确定性,本文将传统线性需求模型、多元logit需求模型与基于LSTM神经网络的深度学习需求模型进行对比,以铁路承运企业利润最大为目标函数建立集装箱动态定价模型。首先,提取与集装箱运输需求相关的特征向量,采用梯度下降算法标定线性模型、多元logit模型参数和监督式学习方法训练LSTM神经网络。需求模型实验显示,与线性、多元logit模型相比,LSTM深度学习模型对集装箱运输需求的拟合精度更高。在此基础上,设计精英选择策略遗传算法结合LSTM网络的动态定价反馈机制求解集装箱动态定价模
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