基于灰色关联分析和多层感知器的长三角铁路网运行效益评测模型

作     者：姚泽宇 林娟娟 诸云 马超 Yao Zeyu;Lin Juanjuan;Zhu Yun;Ma Chao

作者机构：南京理工大学自动化学院江苏南京210094 

出 版 物：《南京理工大学学报》 (Journal of Nanjing University of Science and Technology)

年 卷 期：2020年第44卷第5期

页      面：598-607页

学科分类：08[工学] 082303[工学-交通运输规划与管理] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金(51178157) 江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(JXQC-021) 河南省重点科技攻关项目(182102310004) 教育部人文社科科学研究项目(18YJAZH028) 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX19_0316,KYCX19_0317,KYCX19_0318,KYCX19_0319) 

主　　题：长三角铁路网 运行效益 数据包络分析加权 灰色关联分析 多层感知器 

摘      要：为了分析长三角铁路网的运行效益,该文建立了基于数据包络分析(DEA)加权的灰色关联分析和多层感知器(MLP)的组合评测模型。第一步以DEA加权的灰色关联度作为铁路网综合评价值,第二步将其作为MLP的输出层,建立可以根据铁路相关变量预测铁路网运行效益的MLP。在时间维度上研究长三角铁路网运行效益变化,在空间维度上和其他地区铁路网进行比较。结果表明,长三角铁路网近十年来运行效益增长显著,与国内其他地区相比处于领先地位,其中铁路运营里程是影响铁路网运行效益最重要的因素;铁路网运输对象倾向于旅客时,铁路网运行效益会更高。