铁路运输大块石密度算法

铁路旅客运输密度的算法研究及应用实现

铁路旅客运输密度是铁路旅客运输的一个重要统计指标,该指标的实现对编制客流图,进行旅客运输组织调整以及铁路线路改造等都有重要的意义文章从统计分析、可运用性和可实现性的角度剖析了铁路客流密度的含义及计算方法,并给出了客流密度的计算机实现算法

铁路旅客运输密度的算法研究及应用实现百度学术

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铁路旅客运输密度的算法研究及应用实现豆丁网

2016年3月8日 22区段密度的算法从客流密度的含义分析可看出，区段密度是最重要的客流密度，有了区段密度就可以按列车组织沿途各区段的区段密度形成列车区段密度，以考察此列车的客流分布、客流密集程度和密集区段；还可按照线路组织沿线区段的区段密度

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2014年1月24日文章编号：10058451（2003）06003303铁路旅客运输密度的算法研究及应用实现单杏花，贾新茹（铁道科学研究院电子计算技术研究所，北京）要：铁路旅客运输密度是铁

200 km/h客货共线铁路速度,密度,重量匹配优化百度学术

摘要：速度,密度,重量作为客货列车的主要指标与线路运输能力有着紧密的关系,而客货列车共线运行将对线路运能产生较大影响为充分利用200 km/h客货共线铁路的运输能力,结合200 km/h客货共线铁路的线路特点,首先对客货列车速密重与运输能力影响关系进行分析

强化学习算法在高速铁路运营调度中的应用

2022年7月17日摘要: 随着我国高速铁路（简称：高铁）通达范围和行车密度的不断提高，运行计划调整日趋复杂，利用计算机和人工智能等技术手段辅助调度员制定阶段调整计划是高铁智能调度的发展趋势。

基于Dijkstra算法铁路运输径路的研究

以Dijkstra为最短径路算法,结合我国铁路运输现状,设计特定径路参数描述语言,实现了计算机对铁路运输径路的智能化判定。径路计算速度达到5万条/s以上,正确率达到100%,满足了不同业务对径路的需求。

基于BoxCoxTQR概率密度的铁路运用车保有量预测方法

2018年10月25日基于BoxCoxTQR概率密度的铁路运用车保有量预测方法李夏苗*，王丽珊，郭旺中南大学交通运输工程学院，长沙收稿日期: 修回日期: 出版日期: 发布日期: 作者简介: 李夏苗 (1963)，男，湖南茶陵人，教授，博士

基于动态罚函数的铁路车流分配与径路优化模型

2021年2月26日为解决铁路车流分配与径路优化模型中的难约束问题，避免群智能算法在应对该问题时难以求解的不足，提出了一种基于惩罚函数的约束优化方法首先，在车流分配及径路优化基本模型的基础上设置虚拟弧，在目标函数中增加惩罚项的方式松弛掉模型中

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