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铁路枢纽出租车换乘系统调度优化方法
文献摘要：
目前,关于铁路枢纽出租车换乘系统调度方面的探究主要集中在宏观整体优化上,但对调度的智能化和实时性等微观方面研究有所欠缺.首先,提出一种基于改进的目标检测及追踪算法Yolov5-Deepsort和Informer模型的乘客排队时间实时预测方法;其次,基于长短期记忆网络(LSTM)和attention机制对出租车客流进行预测,提出基于乘客需求优先的出租车调度方法;最后,以扬州东站出租车换乘系统为例验证模型的优化效果.结果表明,该方法不仅能有效提升乘客出行体验,且明显降低出租车司机的平均等待时间,对铁路枢纽出租车换乘系统的智能化改进具有指导意义.
文献关键词：
铁路枢纽;出租车换乘系统;目标检测;排队时间;客流预测;调度优化
中图分类号：
作者姓名：
张永阳;张文斌;陈堃;李士香;周竹萍;李卫
作者机构：
南京忠设智能科技有限公司,南京 210013;扬州市交通建设管理有限责任公司,江苏 扬州 225012;中建交通建设集团有限公司,北京 100000;南京理工大学 自动化学院,南京 210094
文献出处：
引用格式：
[1]张永阳;张文斌;陈堃;李士香;周竹萍;李卫-.铁路枢纽出租车换乘系统调度优化方法)[J].交通科技与经济,2022(06):53-59
A类：
出租车换乘系统
B类：
铁路枢纽,系统调度,调度优化,整体优化,所欠,目标检测,追踪算法,Yolov5,Deepsort,Informer,排队时间,实时预测,长短期记忆网络,attention,流进,调度方法,扬州,东站,站出,验证模型,模型的优化,优化效果,乘客出行,出行体验,出租车司机,平均等待时间,客流预测
AB值：
0.271346
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