針對(duì)城市軌道交通高峰期擁擠問(wèn)題的智能調(diào)度方法研究

摘要 文章首先介紹了遺傳算法在列車運(yùn)行調(diào)度中的優(yōu)化模型、模擬退火算法在車輛優(yōu)先級(jí)分配中的應(yīng)用原理，以及離散事件仿真在站臺(tái)人流分析中的模型構(gòu)建；然后，探討了深度學(xué)習(xí)模型在乘客出行預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在列車運(yùn)行調(diào)度中的決策模型構(gòu)建，以及自然語(yǔ)言處理技術(shù)在乘客信息傳遞中的實(shí)踐應(yīng)用；最后，分析了時(shí)間序列分析在客流量預(yù)測(cè)中的模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在列車晚點(diǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用原理，以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析在軌道交通系統(tǒng)拓?fù)鋬?yōu)化中的實(shí)踐探索。

關(guān)鍵詞 城市軌道交通；智能調(diào)度；人工智能技術(shù)；數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)方法

中圖分類號(hào) U293 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-8949（2024）24-0043-03

0 引言

隨著城市人口增長(zhǎng)和交通需求增加，城市軌道交通系統(tǒng)面臨運(yùn)行效率低下、列車調(diào)度不合理等問(wèn)題，尤其在高峰期，擁堵現(xiàn)象日益嚴(yán)重，影響乘客的出行體驗(yàn)和城市交通的運(yùn)行效率。該文將針對(duì)上述問(wèn)題，采用遺傳算法、模擬退火算法和離散事件仿真等方法，設(shè)計(jì)智能調(diào)度算法，旨在提高城市軌道交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率，優(yōu)化車輛和站臺(tái)資源的分配，改善乘客出行體驗(yàn)。該文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有優(yōu)化算法和人工智能技術(shù)的整合與創(chuàng)新，為解決城市軌道交通系統(tǒng)的擁堵問(wèn)題提供了一種新的思路和方法，有助于深化智能調(diào)度方法在城市軌道交通系統(tǒng)中的應(yīng)用，為城市交通管理和規(guī)劃提供重要參考。

1 優(yōu)化算法在城市軌道交通調(diào)度中的應(yīng)用

1.1 遺傳算法在列車運(yùn)行調(diào)度中的優(yōu)化模型

遺傳算法作為一種經(jīng)典的優(yōu)化方法，在列車運(yùn)行調(diào)度中展現(xiàn)出了顯著的應(yīng)用潛力。遺傳算法源于生物學(xué)的進(jìn)化理論，其基本原理是通過(guò)模擬自然選擇和遺傳機(jī)制搜索問(wèn)題的最優(yōu)解。在列車運(yùn)行調(diào)度中，遺傳算法可以被構(gòu)建成一個(gè)優(yōu)化模型，以最大化運(yùn)輸效率和減少擁堵為目標(biāo)，其核心思想在于通過(guò)不斷迭代的過(guò)程，通過(guò)選擇、交叉和變異等操作，逐步優(yōu)化調(diào)度方案，使得列車運(yùn)行的時(shí)間、路線和?？空军c(diǎn)等參數(shù)達(dá)到最佳配置[1]。遺傳算法的優(yōu)化模型可以由以下公式描述：

（1）

式中，——目標(biāo)函數(shù)；x——待優(yōu)化的決策變量向量；ci——各個(gè)決策變量的系數(shù)。通過(guò)設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)函數(shù)和約束條件，結(jié)合遺傳算法的迭代優(yōu)化過(guò)程，可以有效地解決城市軌道交通調(diào)度中的列車運(yùn)行問(wèn)題，提高運(yùn)輸效率，減少擁堵情況，從而實(shí)現(xiàn)更加順暢和可持續(xù)的城市交通運(yùn)行。

1.2 模擬退火算法在車輛優(yōu)先級(jí)分配中的應(yīng)用原理

模擬退火算法作為一種啟發(fā)式優(yōu)化方法，具有廣泛的應(yīng)用前景，其獨(dú)特的優(yōu)化原理源于模擬金屬熱退火過(guò)程，通過(guò)模擬粒子在高溫環(huán)境中隨機(jī)運(yùn)動(dòng)的方式，搜索問(wèn)題的最優(yōu)解。在車輛優(yōu)先級(jí)分配問(wèn)題中，模擬退火算法將車輛的優(yōu)先級(jí)分配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，該函數(shù)旨在最大化車輛的運(yùn)行效率和乘客滿意度；利用模擬退火算法中的溫度參數(shù)控制搜索過(guò)程的隨機(jī)性，從而在解空間中進(jìn)行有效的探索；通過(guò)不斷調(diào)整溫度參數(shù)和接受概率，使算法在搜索過(guò)程中能夠逐步收斂到全局最優(yōu)解；根據(jù)模擬退火算法搜索到的最優(yōu)解，確定車輛的優(yōu)先級(jí)分配方案，以實(shí)現(xiàn)城市軌道交通系統(tǒng)的高效運(yùn)行[2]。模擬退火算法在車輛優(yōu)先級(jí)分配中的應(yīng)用原理可以通過(guò)以下公式表示：

優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)： （2）

式中，n——優(yōu)先級(jí)分配方案中的車輛數(shù)量；xi——第i輛車的優(yōu)先級(jí)，效益函數(shù)的具體形式根據(jù)問(wèn)題的具體情況而定。

模擬退火算法通過(guò)模擬物質(zhì)的退火過(guò)程，能夠有效地搜索到復(fù)雜問(wèn)題的最優(yōu)解，為城市軌道交通調(diào)度提供了一種高效而強(qiáng)大的優(yōu)化方法。

1.3 離散事件仿真在站臺(tái)人流分析中的模型構(gòu)建

離散事件仿真作為一種重要的調(diào)度分析工具，展現(xiàn)出其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，其核心原理是將系統(tǒng)中的各種事件抽象成離散的時(shí)間點(diǎn)，并通過(guò)模擬這些事件之間的交互過(guò)程，評(píng)估不同調(diào)度策略的效果[3]。在站臺(tái)人流分析中，離散事件仿真可以定義站臺(tái)人流的生成規(guī)則和行為特征，包括乘客到達(dá)時(shí)間、上下車流程、乘客行走路徑等；建立站臺(tái)布局和列車運(yùn)行模型，包括站臺(tái)結(jié)構(gòu)、列車?？恳?guī)則、乘客上下車流程等；通過(guò)離散事件仿真技術(shù)模擬不同時(shí)間段內(nèi)的站臺(tái)運(yùn)行情況，包括人流密度、候車時(shí)間、列車停靠時(shí)間等指標(biāo)；根據(jù)仿真結(jié)果評(píng)估不同調(diào)度策略的效果，并優(yōu)化調(diào)度方案以提高站臺(tái)的運(yùn)行效率和乘客的出行體驗(yàn)。離散事件仿真在站臺(tái)人流分析中的模型構(gòu)建可以通過(guò)以下公式表示：

模擬時(shí)間步長(zhǎng)： （3）

式中，——每個(gè)仿真步長(zhǎng)的時(shí)間間隔，仿真總時(shí)長(zhǎng)和仿真步數(shù)根據(jù)具體問(wèn)題的要求而定。

離散事件仿真作為一種基于事件交互的模擬方法，能夠較為準(zhǔn)確地模擬城市軌道交通系統(tǒng)中復(fù)雜的站臺(tái)人流情況，為調(diào)度決策提供了重要的參考依據(jù)。

2 人工智能技術(shù)在智能調(diào)度中的作用

2.1 深度學(xué)習(xí)模型在乘客出行預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)模型作為一種強(qiáng)大的預(yù)測(cè)工具，在乘客出行預(yù)測(cè)中展現(xiàn)出了巨大的潛力，其通過(guò)多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系，以實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)乘客出行行為的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)[4]。在智能調(diào)度中，深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用可以收集并整理大量的歷史乘客出行數(shù)據(jù)，包括乘車時(shí)間、地點(diǎn)、車廂擁擠程度等相關(guān)信息；構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通常包括輸入層、隱藏層和輸出層，以及各層之間的連接權(quán)重；通過(guò)大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，采用反向傳播算法不斷調(diào)整模型參數(shù)，以逐步提高對(duì)乘客出行行為的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；利用訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)未來(lái)的乘客出行行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，并結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)度決策，以提高城市軌道交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。深度學(xué)習(xí)模型在乘客出行預(yù)測(cè)中的應(yīng)用可以通過(guò)以下公式表示：

（4）

式中，——模型對(duì)乘客出行的預(yù)測(cè)結(jié)果；——深度學(xué)習(xí)模型的函數(shù)；x——輸入的乘客出行數(shù)據(jù)；θ——模型參數(shù)。

深度學(xué)習(xí)模型作為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，能夠從海量的歷史數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的規(guī)律和模式，為智能調(diào)度提供了精準(zhǔn)的乘客出行預(yù)測(cè)，從而為城市軌道交通系統(tǒng)的優(yōu)化和改進(jìn)提供了重要的支持和指導(dǎo)。

2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在列車運(yùn)行調(diào)度中的決策模型構(gòu)建

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法是一種基于試錯(cuò)學(xué)習(xí)的方法，其核心思想是通過(guò)不斷與環(huán)境進(jìn)行交互，從而學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略。在列車運(yùn)行調(diào)度中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用首先定義列車運(yùn)行調(diào)度的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，狀態(tài)空間通常包括列車位置、速度、到站時(shí)間等信息，動(dòng)作空間則包括列車的加速度、減速度等調(diào)度操作，而獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制則是根據(jù)列車運(yùn)行效率和乘客滿意度等指標(biāo)給予的反饋[5]。選擇合適的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，并構(gòu)建決策模型，常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q學(xué)習(xí)、深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）、策略梯度方法等，通過(guò)訓(xùn)練模型使其在不斷的試錯(cuò)中逐步學(xué)習(xí)最優(yōu)的列車運(yùn)行調(diào)度策略。利用模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化調(diào)整，通過(guò)將訓(xùn)練好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于仿真環(huán)境中，評(píng)估其在不同情景下的表現(xiàn)并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，以提高模型的性能和泛化能力。將優(yōu)化后的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于實(shí)際的列車運(yùn)行調(diào)度中，指導(dǎo)實(shí)際運(yùn)行并實(shí)時(shí)調(diào)整，以提高列車的運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在列車運(yùn)行調(diào)度中的決策模型構(gòu)建可以通過(guò)以下公式表示：

（5）

式中，——在狀態(tài)St下采取動(dòng)作at的價(jià)值函數(shù)；rt——在狀態(tài)St下采取動(dòng)作at后的獎(jiǎng)勵(lì)；α——學(xué)習(xí)

率；γ——折扣因子。

2.3 自然語(yǔ)言處理技術(shù)在乘客信息傳遞中的實(shí)踐應(yīng)用

自然語(yǔ)言處理技術(shù)在乘客信息傳遞中展現(xiàn)出其獨(dú)特的實(shí)踐應(yīng)用，其核心原理是通過(guò)對(duì)自然語(yǔ)言文本的理解和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)乘客信息的自動(dòng)化傳遞和處理，提高信息傳遞的效率和準(zhǔn)確性。

（1）在智能調(diào)度中，自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)乘客信息的自動(dòng)化生成和傳遞。通過(guò)分析乘客需求和車輛運(yùn)行情況，系統(tǒng)可以自動(dòng)生成適合當(dāng)前情況的乘客信息，并通過(guò)語(yǔ)音提示或文本顯示的方式傳遞給乘客，提高信息傳遞的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

（2）利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)乘客信息的智能化處理。系統(tǒng)可以通過(guò)分析乘客提出的問(wèn)題或需求，自動(dòng)生成相應(yīng)的回復(fù)或建議，并根據(jù)具體情況調(diào)整調(diào)度方案，提高信息處理的智能化水平。

（3）利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)乘客信息的個(gè)性化傳遞。系統(tǒng)可以根據(jù)乘客的個(gè)性化需求和偏好，自動(dòng)生成相應(yīng)的信息內(nèi)容并通過(guò)適合乘客的方式進(jìn)行傳遞，提高信息傳遞的針對(duì)性和用戶體驗(yàn)。

（4）利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)乘客信息的多樣化傳遞。系統(tǒng)可以通過(guò)分析乘客的語(yǔ)言特征和習(xí)慣，選擇語(yǔ)音、文字、圖片等適合的傳遞方式和形式，提高信息傳遞的多樣性和靈活性。

3 數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)方法在智能調(diào)度中的應(yīng)用

3.1 時(shí)間序列分析在客流量預(yù)測(cè)中的模型構(gòu)建

數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)方法在智能調(diào)度中扮演著重要角色，其中時(shí)間序列分析作為一種經(jīng)典方法，在客流量預(yù)測(cè)中發(fā)揮著重要作用，其基本原理是通過(guò)分析歷史客流量數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征，建立數(shù)學(xué)模型，從而預(yù)測(cè)未來(lái)客流量的變化趨勢(shì)。在智能調(diào)度中，時(shí)間序列分析在客流量預(yù)測(cè)中的模型構(gòu)建可以收集并整理歷史客流量數(shù)據(jù)，包括不同時(shí)間段內(nèi)的客流量情況，如小時(shí)、日、周、月等；對(duì)客流量數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析，包括觀察數(shù)據(jù)的趨勢(shì)、季節(jié)性和周期性等特征，以及是否存在異常值或缺失值；根據(jù)時(shí)間序列的分析結(jié)果選擇合適的模型進(jìn)行建模，常用的模型包括移動(dòng)平均模型（MA）、自回歸模型（AR）、自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）和季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均模型（SARIMA）等；利用選定的模型對(duì)未來(lái)客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，通常采用滾動(dòng)預(yù)測(cè)的方式，即在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)都重新估計(jì)模型參數(shù)并預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的客流量；評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果，包括計(jì)算預(yù)測(cè)誤差、殘差分析等，以確定模型的準(zhǔn)確性和可靠性，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果優(yōu)化模型參數(shù)。時(shí)間序列分析在客流量預(yù)測(cè)中的模型構(gòu)建可以通過(guò)以下公式表示：

（6）

式中，——在時(shí)間點(diǎn)t的預(yù)測(cè)值；μ——常數(shù)

項(xiàng)；φi和θj——模型的參數(shù)；yt+i——時(shí)間點(diǎn)t + i的觀測(cè)

值；εt+j——時(shí)間點(diǎn)t + i的殘差項(xiàng)。

時(shí)間序列分析作為一種經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析方法，在客流量預(yù)測(cè)中發(fā)揮著重要作用，為智能調(diào)度系統(tǒng)提供了重要的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在列車晚點(diǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用原理

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智能調(diào)度中的應(yīng)用日益廣泛，其中在列車晚點(diǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用尤為突出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析列車的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)列車晚點(diǎn)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。在列車晚點(diǎn)預(yù)測(cè)中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用原理主要包括以下幾個(gè)方面：（1）收集并整理大量的列車歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括列車的開(kāi)行時(shí)間、到站時(shí)間、發(fā)車間隔、運(yùn)行路線等信息；（2）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，包括去除異常值、填補(bǔ)缺失值、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化等，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性；（3）選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行建模，常用的算法包括決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等，根據(jù)具體情況選擇最適合的算法進(jìn)行建模；（4）利用建立的模型對(duì)未來(lái)列車的晚點(diǎn)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)度安排，以降低列車晚點(diǎn)帶來(lái)的影響；（5）評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效果，包括計(jì)算預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在列車晚點(diǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用原理可以通過(guò)以下公式表示：

（7）

式中，——對(duì)列車晚點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果；X——列車運(yùn)行數(shù)據(jù)的特征向量；f——數(shù)據(jù)挖掘模型。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在列車晚點(diǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用為智能調(diào)度系統(tǒng)提供了重要的決策支持，可以幫助調(diào)度員更好地制訂列車的運(yùn)行計(jì)劃，提高列車運(yùn)行的效率和準(zhǔn)確性。

3.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析在軌道交通系統(tǒng)拓?fù)鋬?yōu)化中的實(shí)踐探索

蘇州軌道交通3號(hào)線作為蘇州市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，其高效運(yùn)營(yíng)和拓?fù)鋬?yōu)化對(duì)于整個(gè)軌道交通網(wǎng)絡(luò)的順暢運(yùn)行具有重要意義，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析在蘇州軌道交通3號(hào)線的拓?fù)鋬?yōu)化中發(fā)揮了核心作用。通過(guò)收集3號(hào)線沿線各站點(diǎn)、換乘樞紐的客流數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析工具，揭示了客流分布的時(shí)空特征；利用復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)理論和圖論方法，對(duì)3號(hào)線的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入分析，識(shí)別出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和瓶頸路段，為后續(xù)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化提供了精準(zhǔn)指導(dǎo)。在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化過(guò)程中，蘇州軌道交通部門結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的結(jié)果，對(duì)3號(hào)線進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化；對(duì)于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，通過(guò)增設(shè)換乘設(shè)施、優(yōu)化換乘流線等方式，有效提高了換乘效率和乘客體驗(yàn)；對(duì)于瓶頸路段，則通過(guò)增加列車頻次、優(yōu)化列車運(yùn)行圖等措施，緩解了客流壓力，提高了運(yùn)營(yíng)效率。蘇州軌道交通部門還利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對(duì)3號(hào)線的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)客流的變化趨勢(shì)，為智能調(diào)度提供了有力支持；智能調(diào)度系統(tǒng)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的客流情況，自動(dòng)調(diào)整列車運(yùn)行計(jì)劃，確保3號(hào)線的順暢運(yùn)行。通過(guò)實(shí)踐探索，蘇州軌道交通3號(hào)線在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的指導(dǎo)下，實(shí)現(xiàn)了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)，不僅提高了3號(hào)線的運(yùn)行效率和安全性，也為其他軌道交通線路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化提供了有益參考。

4 結(jié)論

該文通過(guò)研究城市軌道交通高峰期擁擠問(wèn)題，深入探討了優(yōu)化算法、人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)方法在智能調(diào)度中的應(yīng)用。通過(guò)對(duì)遺傳算法、模擬退火算法和離散事件仿真等方法的分析，發(fā)現(xiàn)這些方法在提高列車運(yùn)行效率、優(yōu)化車輛優(yōu)先級(jí)分配和站臺(tái)人流分析等方面具有很高的實(shí)用性和效果。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在乘客出行預(yù)測(cè)和列車運(yùn)行調(diào)度決策中的應(yīng)用也展現(xiàn)出巨大潛力，這不僅在理論上深化了對(duì)智能調(diào)度方法的認(rèn)識(shí)，還為城市軌道交通系統(tǒng)的運(yùn)行提供了一種創(chuàng)新的解決方案。該文不僅具有重要的理論意義，還具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值，可以為城市軌道交通系統(tǒng)的管理和運(yùn)營(yíng)提供重要的參考依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1]康世貴.智能倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)（全文版）工程技術(shù)， 2020（10）：288-290.

[2]李春濤.城市軌道交通智能調(diào)度輔助決策系統(tǒng)研究[J].石油石化物資采購(gòu)， 2019（20）：111.

[3]譚耿.城市軌道交通線網(wǎng)級(jí)智能調(diào)度業(yè)務(wù)需求研究[J].城市軌道交通研究， 2022（11）：43-47.

[4]劉洪梅.智能安防系統(tǒng)在城市軌道交通領(lǐng)域的建設(shè)研究[J].電子樂(lè)園， 2022（7）：259-261.

[5]勵(lì)敏.城市軌道交通行車調(diào)度調(diào)整方法分析[J].山東工業(yè)技術(shù)， 2019（22）：89.