【摘要】：城市軌道交通技術(shù)的迅猛發(fā)展給不斷增加的城市人口提供了一個合理的出行方案,然而由于客運(yùn)需求與客運(yùn)供給能力的不均衡性,常常會在城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)上造成難以預(yù)見的客流擁塞狀況。并且客流的動態(tài)流動性會造成各種急劇突發(fā)的客運(yùn)安全問題,給安全運(yùn)營帶來極大的挑戰(zhàn),嚴(yán)重困擾居民出行。目前對于城市軌道交通客流擁塞狀況主要以經(jīng)驗(yàn)判斷為主,缺少對于擁塞條件下的客流分布狀態(tài)的準(zhǔn)確把握和分析,缺少對于客流量演化的精確認(rèn)知和評估,缺少對客流量擁塞的有效疏導(dǎo)和控制�，F(xiàn)有的客流量預(yù)測和車輛調(diào)度多集中于道路交通,對于城市軌道交通的研究還處于起步階段,且提出的模型效果表現(xiàn)一般。針對上述問題,本文進(jìn)行了如下研究:1.針對客流量分布狀態(tài)難以準(zhǔn)確把握的情況,提出一種結(jié)合LSTM(Long Short-Term Memory)網(wǎng)絡(luò)和層次聚類算法(Hierarchical Clustering)的城市軌道交通客流量預(yù)測模型:LSTM-HC。首先,研究上海市軌道交通特征及客流量數(shù)據(jù),分析提取軌道交通客流量的時間及空間特征。然后,采用層次聚類的方法對星期特征進(jìn)行聚類,有效劃分樣本類型,進(jìn)一步提高預(yù)測精度。最后,結(jié)合層次聚類的結(jié)果,利用LSTM網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了信息長期記憶的優(yōu)點(diǎn),預(yù)測城市軌道交通進(jìn)出站客流量,同時對比已有的模型,分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。2.針對當(dāng)前普遍存在的客流量增長但城市軌道交通資源有限所造成的客流擁塞問題,提出了一種基于遺傳算法的城市軌道交通雙層調(diào)度模型。該調(diào)度模型充分考慮乘客乘坐地鐵的出行時間和地鐵運(yùn)營成本,設(shè)計(jì)合理的城市軌道交通列車調(diào)度計(jì)劃,優(yōu)化列車運(yùn)行時刻表,有效控制客流擁塞。由于出行時間和運(yùn)營成本通常相互沖突,當(dāng)在合理的范圍內(nèi)最大化車距時,列車的服務(wù)數(shù)量可能隨之減小,在這種情況下,乘客的出行時間將增加,運(yùn)營成本可能會減少。另一方面,當(dāng)最小化車距時,這兩個目標(biāo)可能會以相反的趨勢發(fā)生變化。因此,在模型中提出平衡乘客出行時間和運(yùn)營成本的方案。為了尋找接近最優(yōu)的解決方案,設(shè)計(jì)基于遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)的多目標(biāo)優(yōu)化方案,以找到合適的列車運(yùn)行時刻表。
【圖文】：

此刻的狀態(tài)與上一刻的歷史狀態(tài)有一定程度的關(guān)系，且可能導(dǎo)致下一刻的變化，故采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非常合適的。提取出RNN網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元進(jìn)行觀察，圖2.1左邊部分是RNN網(wǎng)絡(luò)未展開的隱層神經(jīng)元A，輸入為 ，得到輸出 。該循環(huán)結(jié)構(gòu)可以將信息傳遞給下一個隱層神經(jīng)元。隱層神經(jīng)元被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本體，正是因?yàn)殡[層神經(jīng)元的存在，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)才能得以實(shí)現(xiàn)。本質(zhì)上來講，RNN的基本作用是一個數(shù)據(jù)推理機(jī)，只要所給的數(shù)據(jù)量足夠大，就能夠獲取從 到 的概率分布函數(shù)，分析出兩個時間序列之間的關(guān)聯(lián)度

將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視為同一網(wǎng)絡(luò)的多個副本，每個網(wǎng)絡(luò)都將信息傳而，正如上面所說，RNN也存在一些弊端。對于標(biāo)準(zhǔn)RNN網(wǎng)絡(luò)來可以被使用的信息時間跨度是非常有限的，當(dāng)使用時間點(diǎn)較近的刻的任務(wù)時，RNN可以有效地學(xué)習(xí)歷史時刻的信息。然而，當(dāng)需要刻較遠(yuǎn)的歷史信息時，RNN學(xué)習(xí)信息的能力會減弱，這就是前面提到消失問題。該問題主要是由隱層上一個給定的輸入造成的，它會使衰減或者呈指數(shù)性爆炸。梯度回傳是RNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基礎(chǔ)，當(dāng)時度信息的傳播產(chǎn)生衰減現(xiàn)象，如果信息衰減越快，則梯度回轉(zhuǎn)的傳的效果越差[60]。理論上RNN能夠處理時間跨度很長的信息，，但為信息衰減問題的存在，RNN并不能保留所有時間段信息，圖2.2N模型的梯度消失問題， 的影響逐漸減小，到達(dá) 時， 影
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U293.13;U292.4

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本文編號：2605989