基于GEP的高速公路通行费预测方法研究

论文摘要

高速公路通行费未来收入状况的预测对于高速公路运营管理、建设规划有着重要的指导意义。通行费收入水平的变化受到多方面因素的影响,具有较强的非线性和复杂性,传统预测模型无法准确表达通行费收入的发展规律。针对复杂的高速公路通行费预测问题,建立了基于基因表达式编程算法(GEP)的高速公路通行费预测模型。该模型利用GEP算法建立通行费当前收入与历史数据之间复杂的函数关系,准确地刻画通行费收入随时间发展的规律。此外,针对节假日期间通行费减免政策的影响,提出了有效的修正模型。最后,采集了浙江沪杭甬高速公路股份有限公司等12家公司通行费收入的历史数据进行仿真实验,对比传统的ARIMA以及神经网络预测模型,结果充分验证了该算法的有效性和准确性。

论文目录

• 0 引言
• 1 基因表达式编程算法
•   1.1 基因结构和编码方式
•   1.2 GEP遗传算子
•     1) 变异
•     2) 基因插串
•     3) 基因重组
•   1.3 GEP适应度函数选择
•   1.4 GEP的基本过程
• 2 基于GEP的高速公路通行费预测算法
•   2.1 高速公路通行费收入预测
•   2.2 基于GEP的通行费收入预测模型
•   2.3 通行费收入预测算法
•   2.4 通行费预测模型的局部修正
• 3 仿真实验
•   3.1 数据来源与参数设定
•   3.2 预测结果与分析
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘宁,黄樟灿,谈庆

关键词: 通行费预测,基因表达式编程,非线性,函数优化

来源: 计算机应用研究 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 武汉理工大学理学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(61672391)

分类号: U495;TP301.6

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0023

页码: 1998-2002

总页数: 5

文件大小: 941K

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