吕晓艳
- 作品数：43 被引量：132H指数：7
- 供职机构：中国铁道科学研究院电子计算技术研究所更多>>
- 发文基金：铁道部科技研究开发计划国家自然科学基金中国铁道科学研究院行业服务技术创新项目更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术经济管理医药卫生更多>>
- 基于粒子群算法的铁路客票预售期研究被引量：1
- 2012年
- 通过研究粒子群算法,建立铁路客票预售期制定应用研究模型。该模型通过设置平滑度目标函数,分析模型参数设置方法,通过调节客票发售的预售期平滑预售期内的日售票量。以2012年春运客票销售数据作为样本进行仿真实验,对预售期进行了优化。
- 王红爱吕晓艳朱建生周亮瑾
- 关键词：粒子群算法铁路客票
- 基于车次径路约束下的客运径路生成算法优化被引量：5
- 2007年
- 针对目前客票径路计算中径路信息与实际旅客出行径路之间存在的差异性,从分析径路生成的计算模型出发,结合铁路通票业务背景,提出一种车次约束机制下的径路生成计算方法。算法以选择性集中存储为径路存取方式,实现径路公共信息的全路共享与车站特殊径路的分布式存取,有效压缩径路信息存储空间,提高径路选择效率;以车站-车次邻接表为基本数据结构,将铁路路网图改进为列车约束下的列车可达图,保证车站生成个性化径路的合理性和有效性;算法摒弃原有径路计算只计算本站至全路各个结算站间最短K路径的方法,分车站特殊径路计算和公共径路计算两步实现径路的计算,从根本上保证径路计算的有效性,解决通票径路与列车走行径路不符问题,实现了对现有径路生成算法的优化。
- 吕晓艳刘春煌单杏花朱建生
- 关键词：最短路径约束图客票系统
- 基于MNL模型的铁路旅客购票方式选择行为研究
- 本文运用效用和随机效用的概念,按照效用最大原则建立了旅客购票方式选择的多项Logit模型;并利用SPSS软件对模型的参数进行了标定和检验。根据所建模型,研究影响旅客购票方式选择的因素,明确影响旅客购票方式选择的关键因素为...
- 刘彦麟吕晓艳潘跃
- 关键词：MNL模型参数估计
- 基于MNL模型的铁路旅客购票方式选择行为研究
- 本文运用效用和随机效用的概念,按照效用最大原则建立了旅客购票方式选择的多项Logit模型;并利用SPSS软件对模型的参数进行了标定和检验.根据所建模型,研究影响旅客购票方式选择的因素,明确影响旅客购票方式选择的关键因素为...
- 刘彦麟吕晓艳潘跃
- 关键词：铁路旅客
- 客票系统5．0版经由维护的优化设计
- 客票发售和预订系统中的经由维护是对通票业务中取通票的径路和里程进行维护的模块。为配合客票发售与预订系统5．0体系结构调整,提高通票业务中径路信息的合理性、有效性,从径路生成、径路维护和径路选择3个方面对经由维护进行全面的...
- 吕晓艳刘春煌
- 关键词：客票系统最短路径
- 铁路客流总量预测方法研究被引量：4
- 2016年
- 客流预测是铁路运输进行运力布局,产品调整的重要基础。预测的科学性、精确度将直接影响运输生产,因此努力提高客流预测的精度与可用性,是目前运输学科的一个热门研究领域。本文提出基于历史与预售的时间序列(HAP)预测方法对铁路客运中、短期客运总量进行预测分析,以预测铁路客流总量,控制预测误差。经过实际应用,验证了该方法的科学性和合理性。
- 吕晓艳刘彦麟颜颖王炜炜
- 关键词：铁路旅客运输客流预测
- 国外铁路旅客运输收益管理的研究被引量：4
- 2013年
- 在分析有关铁路旅客运输收益管理文献的基础上,阐述铁路旅客运输收益管理的单一票价、多出发-目的地模型,两等级票价、多出发-目的地模型及其可能的扩展。通过分析收益管理在国外铁路旅客运输中的应用实例,提出收益管理技术在铁路运输企业中将具有巨大的发展空间。
- 张惠岐林湛周亮瑾王芳吕晓艳
- 关键词：铁路旅客运输收益管理
- 基于径向基神经网络的铁路短期客流预测被引量：18
- 2011年
- 在分析径向基神经网络原理和铁路客流时序特征的基础上,建立基于径向基神经网络的铁路短期客流预测模型,通过径向基神经网络把客运量的年规律、周规律等时间属性有机结合,有效解决客流数据的复杂性和非线性问题。以T15次列车为例进行硬座席别的客运量预测结果表明,径向基神经网络预测模型对铁路短期客流的预测效果较好。
- 李晓俊吕晓艳刘军
- 关键词：铁路客流预测客运量径向基神经网络
- 铁路客票发售系统管理数据的优化设计研究
- 随着客票系统业务纵深发展以及业务设计面的不断拓展,对系统管理数据的设计及维护方式都提出了新的更高的要求。本文在满足系统发展和提高数据管理效率、方便业务人员使用的设计原则指导下,充分阐述了对客票系统管理数据结构、业务流程和...
- 贾新茹单杏花吕晓艳张军峰
- 关键词：客票系统管理监控优化设计
- 一种改进的神经网络预测模型在铁路春运客流预测中的应用
- 按照不同的聚合度对铁路客运量数据进行分析，从而得出不同考察粒度下客流时间序列中的反应的时间特征，并基于以上特征和BP神经网络提出一种改进的神经网络模型，提供模型的建立过程和算法流程，最后通过在春运客流预测中的应用与传统B...
- 汪健雄张军锋王炜炜吕晓艳
- 关键词：铁路客运量时间序列数据分析
