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J-GLOBAL ID：201802240823879084   整理番号：18A1167798

旅客種別に基づく列車サービスネットワークの客流配分【JST・京大機械翻訳】

Train service network flow assignment based on passenger classification

著者 (4件)： Wang Wenxian (西南交通大学交通運輸与物流学院,四川成都,610031) ,  Pan Jinshan (西南交通大学全国鉄路列車運行図編制研発培訓中心,四川成都,610031) ,  Lv Hongxia (西南交通大学交通運輸与物流学院,四川成都,610031) ,  Zhang Ruiting (西南交通大学交通運輸与物流学院,四川成都,610031)
資料名： Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban  (Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 48  号： 8  ページ： 2245-2250  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2798A  ISSN： 1672-7207  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 列車サービスネットワークの客流配分モデルの複雑性と解決の難しさのため,旅客の分類の簡略化戦略を用いて,旅客の主体の特性を分析パラメータとして,近隣の伝搬アルゴリズムを使用してクラスタ化した。これに基づいて,列車の開業方式によって形成されたサービスネットワークを構築し,異なる種類の旅客乗用車のアークセグメントインピーダンスの計算方法を提案し,クラス分割に基づく旅客乗用車の確率的選択モデルを確立した。....................................宝成線を実例として、客流調査結果に基づき、旅客類別クラスタリング分割と流量負荷検証を行った。研究結果により、鉄道旅行客を6つの分類に分けた場合、最も良いクラスタリング効果を持ち、それに基づき、客流分配の精度は80%以上であることが分かった。旅客類別分割に基づく流量配分方法は正確な流量配分結果が得られ、列車の運行方案の調整に合理的な根拠を提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *乗客 ,  旅行 ,  乗用車 ,  クラスタ化 ,  アルゴリズム ,  モデル ,  流量 ,  簡素化
準シソーラス用語： 選択モデル ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： passenger train plan ,  flow assignment ,  passenger classification ,  affinity propagation cluster ,  train service network

分類 (2件)： 鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R) ,  輸送と業務  (TC01030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 旅客 ,  列車 ,  サービス ,  客 ,  配分