Resumen

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

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Predicción; Sistema de metro; PPP; Gestión de ingeniería civil; Precios de boletos; Red neuronal
• Keywords:Prediction; Subway system; PPP; Civil engineering management; Ticket prices; Neural network