基于高斯贝叶斯网络的轨道交通全局运力风险预测方法
人工智能
2023-08-04 v1
摘要
针对由轨道交通网络承载能力与客流需求不匹配引发的运力风险预测问题，本文提出一种基于线性高斯贝叶斯网络的可解释轨道交通网络运力风险预测方法。该方法基于包含轨道交通网络、列车流与客流三层结构的轨道交通系统仿真模型获取预测模型的训练数据。提出一种基于轨道交通网络拓扑的贝叶斯网络结构构建方法，并采用 MLE（最大似然估计）方法实现贝叶斯网络参数学习。最后，通过仿真算例验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2308.01556,
title = {A Global Transport Capacity Risk Prediction Method for Rail Transit Based on Gaussian Bayesian Network},
author = {Zhang Zhengyang and Dong Wei and Liu jun and Sun Xinya and Ji Yindong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.01556},
year = {2023}
}