利益相关者视角下智慧高速公路可持续运营效益识别模型

作     者：刘瑞 袁竞峰 庞犇 薛斌 Liu Rui;Yuan Jingfeng;Pang Ben;Xue Bing

作者机构：东南大学土木工程学院南京211189 重庆大学公共管理学院重庆400044 

出 版 物：《东南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Southeast University：Natural Science Edition)

年 卷 期：2023年第53卷第6期

页      面：1119-1127页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0838[工学-公安技术] 

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(72134002) 国家自然科学基金面上资助项目(72072031) 江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(KYCX22_0319) 

主　　题：智慧高速公路 利益相关者 可持续运营效益 One-Hot编码 深度神经网络(DNN) 

摘      要：首先构建智慧高速公路利益相关者认知及可持续运营效益的测量指标,然后建立融合One-Hot编码和深度神经网络(DNN)的模型(OH-D模型),以帮助各利益相关者在项目建设前期高效识别智慧高速公路项目可持续运营效益(包括运输效率、服务水平、相关产业发展水平、生产要素流动效率),并在建设、运营过程中采取有效的组织措施和管理对策.结果表明:该模型能根据利益相关者认知识别智慧高速公路项目可持续运营效益,其准确率达96.1%;同时,准确性、收敛速度均优于传统DNN、极端梯度提升(XGBoost)、K-最近邻(KNN)及支持向量机(SVM)等模型.所提模型为立足利益相关者视角识别智慧交通基础设施项目运营效益提供了分析工具和决策支持.