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Estudio sobre un Método Inteligente de Predicción del Precio de los Boletos en un Sistema de Metro con Asociación Público-Privada

La predicción precisa y rápida de los precios de los boletos para un sistema de metro de asociación público-privada (APP), que es un tema de investigación importante en el campo de la gestión de ingeniería civil, es de vital importancia para garantizar su funcionamiento fluido. Para hacer frente eficazmente a los efectos de múltiples factores influyentes y la fuerte no linealidad entre ellos, en este estudio se utilizan el método del valor de impacto medio (MIV) y la red neuronal feed-forward de retropropagación (BP) mejorada por el algoritmo de búsqueda de gorriones (SSA) para desarrollar un modelo de predicción inteligente. En primer lugar, consideramos la relación entre la oferta y el servicio del sistema de metro, que es un producto cuasi-público típico, y analizamos los factores relevantes que afectan a su ajuste de precios. Luego, desarrollamos un método inteligente para la predicción de precios de boletos basado en el SSA-BP. Este modelo no solo aprovecha la potente capacidad de modelado no lineal del algoritmo

Autores: Wang, Shengmin; Fang, Jun; Liu, Lanjun; Wu, Han

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi

Año: 2021

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 10

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Complexity

Volume , Article ID 6623485, 16 pages

https://doi.org/10.1155/2021/6623485

Wang Shengmin0, Fang Jun0, Liu Lanjun0, Wu Han0

School of Civil Engineering and Architecture China, School of Safety Science and Emergency Management China

Academic Editor: Afan Haitham

Contact: @hindawi.com

Descripción
La predicción precisa y rápida de los precios de los boletos para un sistema de metro de asociación público-privada (APP), que es un tema de investigación importante en el campo de la gestión de ingeniería civil, es de vital importancia para garantizar su funcionamiento fluido. Para hacer frente eficazmente a los efectos de múltiples factores influyentes y la fuerte no linealidad entre ellos, en este estudio se utilizan el método del valor de impacto medio (MIV) y la red neuronal feed-forward de retropropagación (BP) mejorada por el algoritmo de búsqueda de gorriones (SSA) para desarrollar un modelo de predicción inteligente. En primer lugar, consideramos la relación entre la oferta y el servicio del sistema de metro, que es un producto cuasi-público típico, y analizamos los factores relevantes que afectan a su ajuste de precios. Luego, desarrollamos un método inteligente para la predicción de precios de boletos basado en el SSA-BP. Este modelo no solo aprovecha la potente capacidad de modelado no lineal del algoritmo

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