基于GRNN神经网络的地铁疏散预警及对策研究

发布时间：2017-09-26 22:44

  本文关键词：基于GRNN神经网络的地铁疏散预警及对策研究

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【摘要】：针对国内地铁车站客流无序性和突发性的现状,提出基于广义回归神经网络GRNN的地铁车站客流预警模型。以南京地铁全线网某时段客流数据为输入样本,运用GRNN神经网络进行训练与测试,得出预测数据并对比实际数据进行误差分析。结果表明:预测数据拟合,精度可行。将预测数据与南京地铁实时客流预警系统相结合,提出突发性大客流应急情况下的运营服务对策措施,为地铁运营管理单位避免突发大客流造成人员踩踏、恐慌等事故提供参考。
【作者单位】： 柳州铁道职业技术学院运输管理学院;南京地铁运营有限责任公司;
【关键词】： 地铁 神经网络 误差分析 客流预警 对策
【基金】：广西壮族自治区教育厅科研基金项目(2014YB565)
【分类号】：TP183;U298
【正文快照】： 目前,大型城市正逐渐形成以地铁为骨干、公交为辐射、出租车为补充的公共交通出行方式,其中地铁又具有准点、快捷、安全、舒适的独特优势,在追求能耗小、污染少、运量大的社会综合效益背景下,世界上许多国家都确立了优先发展轨道交通的方针,大量高精尖设备及工程技术人员云集

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本文编号：926187