基于离散Hopfield神经网络的公交调度评价方法研究

资 源 简 介

基于离散Hopfield神经网络的公交调度评价方法研究

详 情 说 明

离散Hopfield神经网络在公交调度评价中的应用为传统运输优化问题提供了新的解决思路。这种网络结构具有联想记忆和模式恢复的特性，能够有效处理调度系统中的离散状态变量，如班次间隔、客流分布等关键指标。

其核心原理是将公交调度参数编码为神经网络的神经元状态，通过能量函数的构建将调度优劣转化为网络收敛时的能量最小值。当输入待评价的调度方案时，网络会通过异步更新规则自动演化至稳定状态，此时的能量值即对应方案的综合评分。

相比传统评价方法，该模型的优势在于：1）对不完整调度数据具备容错能力；2）可同时考虑准时率、满载率等多目标约束；3）动态调整过程中能保留历史调度经验。实际应用中需注意网络规模的合理设置，避免出现伪稳定状态影响评价准确性。

该方法的创新点在于将神经网络的动力学特性与调度评价的模糊性需求相结合，为智慧交通系统中的实时决策支持提供了理论基础。未来可结合实时客流预测数据，进一步扩展为动态评价系统。