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摘要:
为了科学准确地对铁路解编作业量进行预测,基于变异粒子群算法优化参数的良好性能和灰色预测法对不确定因素影响的系统准确预测的优点,提出了一种灰色变异粒子群组合预测模型,对铁路解编作业量进行准确地预测。并通过实例分析了模型的预测精度和可行性,且与传统的灰色预测模型进行比较。结果表明,灰色变异粒子群组合预测模型对铁路解编作业量预测明显优于传统的灰色预测模型。运用该模型预测未来铁路的解编作业量,以对铁路编组站进行合理编制和检查运营计划,从而为编组站规划和设计提供理论依据。
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 灰色变异粒子群在铁路解编量预测中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 交通运输
关键词 灰色预测 变异粒子群算法 编组站 解编作业量
年,卷(期) 2013,(17) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 250-253
页数 4页 分类号 U294.1+3
字数 3737字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1212-0366
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 米根锁 兰州交通大学自动化与电气工程学院 74 460 12.0 18.0
2 杨润霞 兰州交通大学自动化与电气工程学院 3 37 2.0 3.0
3 梁利 兰州交通大学自动化与电气工程学院 3 37 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
灰色预测
变异粒子群算法
编组站
解编作业量
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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