Optimal electric bus frequency setting combining LSTM prediction and two-layer planning
Notice bibliographique
Résumé
As an environmentally friendly and ef icient public transport, the optimization of the operating frequency of electric buses is of great signi icance for improving passenger satisfaction and reducing operating costs.This paper proposes an optimal electric bus frequency setting method that combines LSTM prediction and two-layer planning.First, LSTM neural network is utilized to predict the passenger low of electric buses.Second, a two-layer planning model is constructed, with the upper model aiming at frequency optimization and the lower model aiming at electric bus frequency setting.Finally, this two-layer planning model is solved by genetic algorithm to obtain the optimal electric bus frequency setting.The inbound and outbound passenger low data of the 5th station of 363 electric bus in Q city are used for practical veri ication.The prediction results of the LSTM model on inbound and outbound passenger low on weekdays and natural days are basically consistent with the actual values.The optimal frequency of 62 trips was solved using genetic algorithm.The maximum deviation of the actual capacity supply from the actual capacity demand curve is only 0.09% when the frequency setting is veri ied under the scenario of thousands of passenger lows.From the above analysis, it is shown that it is practical to design the optimal electric bus frequency using LSTM prediction and twolayer planning model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».