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为了得到青奥会期间南京市合理有效的公交调度方案,本文针对青奥会场馆、运动员村、旅游点等附近的南京公共交通线路,建立模型与算法.首先,通过APC数据与GPS数据的匹配,对客流数据进行站点匹配预处理,根据已有客流量数据,训练小波神经网络,从而对客流分布情况进行预测,然后基于客流预测结果,采用有序聚类法,实现客流高低峰时段的合理划分.其次,详细分析调度问题的关键所在,以时段总发车次数和乘客等待时间两个因素作为目标函数,将时段最大、最小发车间隔和满载率等作为约束条件,提出基于APC和GPS的公交车辆辅助调度模型,通过遗传算法对模型进行求解,得出不同时段的发车间隔和配车次数,并对模型的性能进行评估.以南京市D7路公交运营线路的实际客流数据为例,采用MATLAB软件进行仿真实验,得出优化结果.结果表明所建模型是合理的,从而为调度时刻表的生成提供了科学的依据.  相似文献   
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