基于灰色关联分析和多层感知器的长三角铁路网运行效益评测模型

姚泽宇; 林娟娟; 诸云; 马超

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基于灰色关联分析和多层感知器的长三角铁路网运行效益评测模型

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为了分析长三角铁路网的运行效益,该文建立了基于数据包络分析(DEA)加权的灰色关联分析和多层感知器(MLP)的组合评测模型.第一步以DEA加权的灰色关联度作为铁路网综合评价值,第二步将其作为MLP的输出层,建立可以根据铁路相关变量预测铁路网运行效益的MLP.在时间维度上研究长三角铁路网运行效益变化,在空间维度上和其他地区铁路网进行比较.结果表明,长三角铁路网近十年来运行效益增长显著,与国内其他地区相比处于领先地位,其中铁路运营里程是影响铁路网运行效益最重要的因素;铁路网运输对象倾向于旅客时,铁路网运行效益会更高.

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来源
《南京理工大学学报（自然科学版）》|2020年第5期|598-607|共10页
作者
姚泽宇; 林娟娟; 诸云; 马超;
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作者单位

南京理工大学自动化学院江苏南京210094;

南京理工大学自动化学院江苏南京210094;

南京理工大学自动化学院江苏南京210094;

南京理工大学自动化学院江苏南京210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类车站及枢纽;
关键词
长三角铁路网; 运行效益; 数据包络分析加权; 灰色关联分析; 多层感知器;

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