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摘要:
出租车司机将乘客送往机场后将面临前往蓄车池排队等候乘客的选择.首先使用多属性模型对数据进行无量纲处理,然后计算权重计算矩阵,通过优化BP神经网络创建用于多属性决策的基于矩阵的仿真模型.通过50000次BP神经分析,可得结论,当蓄车池中的车辆数量与观察到的航班数之比接近6.623时,目标值接近0.
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文献信息
篇名 机场出租车司机等待决策优化方案研究
来源期刊 数字技术与应用 学科 交通运输
关键词 多属性决策 模型优化 BP神经网络 无量纲化
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 73,75
页数 2页 分类号 U492.433
字数 1319字 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2020.05.44
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 石镜琨 1 0 0.0 0.0
2 顾东晨 1 0 0.0 0.0
3 陈锋 2 0 0.0 0.0
4 姚小小 1 0 0.0 0.0
5 郑钰泓 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
多属性决策
模型优化
BP神经网络
无量纲化
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
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
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