基于 SOM 神经网络的综合客运枢纽分级方法研究∗OACSCDCSTPCD
A Classification Method for Multimodal Passenger Hubs Based on SOM Neural Network
为了确定综合客运枢纽分级标准、指导不同等级枢纽的建设,基于既有各交通方式场站规范和枢纽换乘量矩阵,提出枢纽对外运输方式旅客发送总量和枢纽总换乘量作为分级指标,体现枢纽对外服务能力及总换乘需求对建设规模的影响。选取我国在建及运营的90个综合客运枢纽作为研究实例,利用自组织神经网络(self-organizing feature map,SOM)无监督状态下自组织、自学习、自动分类、无需测试数据的特征,通过统计分析中的频率累计法确定枢纽分级界限,并改…查看全部>>
In order to study the criteria for classifying multi-modal passenger hubs and to guide the construction of hubs of different importance,based on the design manual of terminal and yard of different transport modes and the trans-fer passenger volumes among the modes,total number of passengers traveling outside the region and total number of pas-sengers transferring from one mode to another are proposed as two classification criteria.The two reflect the factors…查看全部>>
朱苍晖;李鹏林;王压帝
交通运输部规划研究院 北京 100028 北京交通大学交通运输学院 北京 100044交通运输部规划研究院 北京 100028
交通工程
交通规划综合客运枢纽级别划分SOM 神经网络频率累积法
transportation planningmultimodal passenger hubclassificationSOM neural networkcumulative frequency method
《交通信息与安全》 2016 (1)
45-50,6
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