数据驱动的轨道网规划方案探索性评价研究
为避免传统评价方法引入主观判据对最终评价结果的影响，本文通过分析样本数据本身，研究规划方案和评价指标的排序；采用近年来新兴的完全由数据驱动评价过程，基于探索性数据分析原理的投影寻踪模型(Projection Pursuit Model)对轨道线网规划方案进行综合评价；给出该类模型的建模步骤；并采用实码加速遗传算法实现模型求解。研究发现：投影寻踪综合评价模型将轨道规划方案多维评价指标集合成一维投影评价值，根据投影值结果对规划方案进行排序，根据投影方向向量值对各评价指标对综合评价值的贡献程度进行分析，最终可提供更加客观的评价结果和更多评价结论。实例研究的结果说明PP模型的投影值比较分散、易于决策、模型方法简便、通用，不需确定评价指标的权重，优选结果较客观，适用于轨道规划方案的优选问题。
轨道网规划方案 数据驱动评价法 投影寻踪模型 遗传算法
王谷 过秀成
东南大学交通学院 江苏省南京市 210096
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2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）