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摘要:
为了确定综合客运枢纽分级标准、指导不同等级枢纽的建设,基于既有各交通方式场站规范和枢纽换乘量矩阵,提出枢纽对外运输方式旅客发送总量和枢纽总换乘量作为分级指标,体现枢纽对外服务能力及总换乘需求对建设规模的影响。选取我国在建及运营的90个综合客运枢纽作为研究实例,利用自组织神经网络(self-organizing feature map,SOM)无监督状态下自组织、自学习、自动分类、无需测试数据的特征,通过统计分析中的频率累计法确定枢纽分级界限,并改进了欧式距离函数,解决了 SOM 神经网络处理相关性较强指标时出现的问题。训练结果表明,选取的通用分级指标反映了不同等级综合客运枢纽建设规模的差异性,改进方法提高了网络收敛速度和聚类准确性。
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文献信息
篇名 基于 SOM 神经网络的综合客运枢纽分级方法研究?
来源期刊 交通信息与安全 学科 交通运输
关键词 交通规划 综合客运枢纽 级别划分 SOM 神经网络 频率累积法
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 方法研究与探讨
研究方向 页码范围 45-50
页数 6页 分类号 U492.1
字数 4628字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn 1674-4861.2016.01.001
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 李鹏林 11 21 3.0 4.0
2 王压帝 5 7 2.0 2.0
3 朱苍晖 2 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
交通规划
综合客运枢纽
级别划分
SOM 神经网络
频率累积法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通信息与安全
双月刊
1674-4861
42-1781/U
大16开
武汉市武昌和平大道1178号
38-94
1983
chi
出版文献量(篇)
3739
总下载数(次)
14
总被引数(次)
29572
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