Resumen

Con el fin de lograr el propósito de mejorar la eficiencia de viaje de los viajeros en la periferia de la ciudad, ampliar los grupos beneficiarios del tránsito ferroviario urbano y aliviar la congestión del tráfico urbano, al planificar y establecer los carriles HOV en la periferia de la ciudad, es necesario analizar la viabilidad del establecimiento de carriles HOV tanto desde las condiciones de demanda como de las condiciones de establecimiento. Este documento combina el aprendizaje automático para construir un modelo de evaluación de toma de decisiones para el establecimiento de carriles HOV y estudia el modelo y algoritmo de diseño óptimo de carriles HOV en la cadena de viajeros del tránsito ferroviario de servicio. El establecimiento, la planificación y el diseño de los carriles HOV son un proceso interactivo de doble vía de selección de ruta de los viajeros y planificación vial del diseñador. Finalmente, después de que se construye el modelo, se verifica el rendimiento del modelo del sistema. Los resultados muestran que el

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Eficiencia; Viajeros; Transporte público urbano por ferrocarril; Congestión; Carriles HOV; Tráfico
• Keywords:Efficiency; Commuters; Urban rail transit; Congestion; HOV lanes; Traffic