Resumen

Este artículo propone un método de evaluación basado en una red neuronal difusa T-S para evaluar el grado de velocidad de las líneas de transporte público en el contexto de la planificación y construcción del transporte ferroviario a gran escala en Hangzhou. Como datos de entrada para la red neuronal se seleccionaron los siguientes: velocidad media en hora punta por la mañana y por la tarde, velocidad media en hora punta, distancia media entre estaciones, proporción de carriles exclusivos y coeficientes no lineales. La mejora y optimización de la función de pertenencia del modelo Takagi-Sugeno (T-S) mejora su precisión de predicción de resultados en comparación con un modelo T-S tradicional. Se utilizaron como ejemplo los datos de 28 líneas troncales o autopistas típicas de Hangzhou; los resultados demuestran que el método de evaluación del grado de velocidad basado en una red neuronal difusa T-S mejorada puede evaluar eficaz y rápidamente el grado de velocidad de las líneas de transporte público de Hangzhou. Este artículo presenta un análisis y un método novedosos para la planificación del transporte ferroviario a gran escala y la evaluación de las líneas de transporte público urbano. El objetivo es proporcionar instrucciones prácticas para la posterior optimización de las líneas de transporte público en Hangzhou.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:red neuronal difusa, grado de velocidad, hangzhou, velocidad media, ferrocarril a escala, planificación del tránsito, líneas de transporte, líneas de transporte, método de evaluación del grado de velocidad, distancia media entre estaciones
• Keywords:fuzzy neural network, speed grade, hangzhou, average speed, scale rail, transit planning, transport lines, transportation lines, speed grade evaluation method, average station distance