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所属单位：民航学院

发表刊物：华南理工大学学报(自然科学版)

关键字：机场巴士;行程时间可靠性;BP神经网络;遗传算法;线网优化;

摘要：建立了基于BP神经网络的机场巴士行程时间可靠性预测模型,量化了机场巴士线网可靠性程度,并以可靠性最大化为目标,综合考虑时间、站点、服务等约束条件,构建了机场巴士线网优化模型.然后采用爬山算法获取线路初始解,以可靠性建立适应度函数,采用不同变异率、交叉率设计混合遗传算法进行求解.实例研究结果显示:高峰时段南京禄口机场巴士线网可靠性仅为0.62,城区内路段可靠性较城区外低约15%,整体可靠性水平偏低;采用混合遗传算法的优化过程受交叉率、变异率影响大,较低的交叉率和较大的变异率会增加寻优过程的不稳定性;采用交叉率0.9、变异率0.05的模型时目标函数值为0.79,可靠性水平较优化前提升了11.5%,优化效果显著.该方法为优化机场巴士线网、提升机场对外交通服务效率提供了科学依据.

是否译文：否

发表时间：2017-08-15

合写作者：刘建荣,顾佳羽

通讯作者：包丹文