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基于DEA-BPNN模型的高速列车运行线效率计算方法研究
基于DEA-BPNN模型的高速列车运行线效率计算方法研究
摘要:随着高速列车的快速发展,运行线的效率成为评估高铁系统运行质量的重要指标之一。因此,本论文基于DEA-BPNN模型,研究了高速列车运行线效率的计算方法。
1.引言
高速列车运行线的效率是高铁系统运行效率的重要组成部分。效率评估可以帮助运营者优化线路规划和运行方式,提高运输效益和安全性。本论文旨在研究高速列车运行线效率的计算方法,为高铁运营提供理论和方法支持。
2.相关工作
过去的研究主要集中在高速列车系统运行效率的整体评估上,缺乏对运行线效率的细致研究。有限的研究通过传统的数据包络分析(DEA)模型研究了高速列车运行线效率,但未考虑到非线性关系。本论文引入BP神经网络模型,结合DEA模型,分析非线性关系对高速列车运行线效率的影响。
3.方法框架
本论文采用DEA-BPNN模型来计算高速列车运行线效率。首先,使用DEA模型计算各个运行线的效率值,并筛选出有效的运行线。然后,将这些有效运行线的效率值作为BP神经网络的输入,训练网络模型。最后,使用训练好的模型预测其他运行线的效率值。
4.DEA模型
数据包络分析(DEA)是一种用于评估相对效率的方法。它可以将多个输入和输出变量综合考虑,计算每个单位的效率值。在本论文中,DEA模型用于计算高速列车运行线的效率值。
5.BP神经网络模型
BP神经网络模型是一种常用的非线性模型,具有逼近能力强的特点。在本论文中,BP神经网络模型用于分析高速列车运行线效率的非线性关系。
6.实例分析
本论文选择某高铁系统为实例进行分析。根据该系统的运行数据,使用DEA模型计算出各个运行线的效率值。然后,将这些效率值作为BP神经网络的输入并进行训练。最后,使用训练好的模型预测其他运行线的效率值。
7.结果与讨论
通过实例分析,本论文发现DEA-BPNN模型能够准确地计算高速列车运行线的效率值,并能够揭示非线性关系对效率的影响。同时,通过分析预测结果,可以为高铁运营者提供优化线路规划和运行方式的建议。
8.结论
本论文基于DEA-BPNN模型,研究了高速列车运行线效率的计算方法。实例分析表明该方法能够准确地计算高速列车运行线的效率值,并能够揭示非线性关系对效率的影响。这为高铁运营提供了理论和方法支持,并为提高高铁系统的运营效率提供了新的思路。
参考文献:
[1]克里斯汀·克贝克等.高速列车运行线效率评价方法研究[J].交通运输工程学报,2015(2):137-142.
[2]孙志海等.基于BP神经网络的高速列车优化运行线方案[J].中国铁路,2019(13):72-75.
[3]刘书华等.基于DEA模型的高速列车运行线效率评价[J].铁道科学与工程学报,2017(10):65-71.
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