基于灰色关联分析和多层感知器的长三角铁路网运行效益评测模型

发布时间：2021-10-31 13:00

　　为了分析长三角铁路网的运行效益,该文建立了基于数据包络分析（DEA）加权的灰色关联分析和多层感知器（MLP）的组合评测模型。第一步以DEA加权的灰色关联度作为铁路网综合评价值,第二步将其作为MLP的输出层,建立可以根据铁路相关变量预测铁路网运行效益的MLP。在时间维度上研究长三角铁路网运行效益变化,在空间维度上和其他地区铁路网进行比较。结果表明,长三角铁路网近十年来运行效益增长显著,与国内其他地区相比处于领先地位,其中铁路运营里程是影响铁路网运行效益最重要的因素;铁路网运输对象倾向于旅客时,铁路网运行效益会更高。 

【文章来源】：南京理工大学学报. 2020,44(05)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

长三角规划铁路网

n个DMU的输入和输出

将2种方法结合起来,能很好地解决多投入多输出、少样本的科学效益评价和预测。在对于长三角铁路网在时间和空间维度进行评价和预测时,往往数据样本有限,输入输出指标较多,需要1个评价值来概括铁路网运行效益。长三角铁路网适合使用这种组合模型进行研究。图3为计算过程。计算步骤如下:

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]辽宁省铁路网规模与经济发展适应性评价[D]. 于潼.西南交通大学 2014
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本文编号：3468181