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基于XGBoost模型的空铁联运中转城市研究
被引量：
7
1
作者
白广栋
翁湦元
+2 位作者
张启蒙
朱建军
黄家玮
《铁道运输与经济》
北大核心
2023年第3期24-31,共8页
在空铁联运出行中,为旅客推荐合理的中转城市是用户行程规划中的关键一步。研究基于旅客选择的中转城市数据,运用特征选择与数据处理技术,通过对比支持向量机(SVM)、K最近邻算法(KNN)、随机森林算法(RF)、多层感知机(MLP)和XGBoost模型...
在空铁联运出行中,为旅客推荐合理的中转城市是用户行程规划中的关键一步。研究基于旅客选择的中转城市数据,运用特征选择与数据处理技术,通过对比支持向量机(SVM)、K最近邻算法(KNN)、随机森林算法(RF)、多层感知机(MLP)和XGBoost模型的实验结果,最后采用结果最优的XGBoost模型对空铁联运中转城市进行推荐。结果表明,该模型在正确率上达到91.92%,具有一定的先进性与优越性;对于采用数据增强后训练的XGBoost模型,大大增加了模型的鲁棒性。在影响因素分析中,结果表明出发与到达的客观属性信息比旅客个体特征贡献度更高,也是首次证明出发与到达的客观属性信息对旅客选择中转城市有重要影响,为空铁联运中转城市推荐研究提供了新的思路。
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关键词
空铁联运
中转城市推荐
机器学习
数据增强
XGBoost模型
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职称材料
基于XGBoost模型和立体时空网络的空铁联运方案优化研究
2
作者
白广栋
翁湦元
+2 位作者
朱建军
赵楠
王婧怡
《铁道运输与经济》
北大核心
2024年第10期125-132,141,共9页
空铁联运越来越受到旅客欢迎,空铁联运智能化方案推荐能够进一步满足旅客出行需求。研究提出一种基于XGBoost算法和立体时空网络的空铁联运方案推荐方法,分成整体方案推荐和具体方案推荐两阶段,联合实现空铁联运方案推荐。在整体方案推...
空铁联运越来越受到旅客欢迎,空铁联运智能化方案推荐能够进一步满足旅客出行需求。研究提出一种基于XGBoost算法和立体时空网络的空铁联运方案推荐方法,分成整体方案推荐和具体方案推荐两阶段,联合实现空铁联运方案推荐。在整体方案推荐阶段,首次实现了空铁联运运输方式的预测,并与空铁联运中转城市的预测巧妙结合,得到一个拟合效果好、准确率高的模型,在测试集合上准确率达到89.23%;空铁联运运输方式的预测,丰富了空铁联运方案推荐领域的研究方向。在具体方案推荐阶段,构建了一种考虑时间因素的立体时空网络,能够提供大量、准确、实时的信息,便于网络上的准确搜索和推荐策略的丰富设计;立体时空网络的实现,为空铁联运网络的研究增加了新的角度。
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关键词
空铁联运
机器学习
XGBoost模型
中转城市推荐
运输方式
推荐
立体时空网络
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职称材料
题名
基于XGBoost模型的空铁联运中转城市研究
被引量：
7
1
作者
白广栋
翁湦元
张启蒙
朱建军
黄家玮
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2023年第3期24-31,共8页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(N2022S003)。
文摘
在空铁联运出行中,为旅客推荐合理的中转城市是用户行程规划中的关键一步。研究基于旅客选择的中转城市数据,运用特征选择与数据处理技术,通过对比支持向量机(SVM)、K最近邻算法(KNN)、随机森林算法(RF)、多层感知机(MLP)和XGBoost模型的实验结果,最后采用结果最优的XGBoost模型对空铁联运中转城市进行推荐。结果表明,该模型在正确率上达到91.92%,具有一定的先进性与优越性;对于采用数据增强后训练的XGBoost模型,大大增加了模型的鲁棒性。在影响因素分析中,结果表明出发与到达的客观属性信息比旅客个体特征贡献度更高,也是首次证明出发与到达的客观属性信息对旅客选择中转城市有重要影响,为空铁联运中转城市推荐研究提供了新的思路。
关键词
空铁联运
中转城市推荐
机器学习
数据增强
XGBoost模型
Keywords
Air-Rail Intermodal Transport
Recommendation of Transit Cities
Machine Learning
Data Augmentation
XGBoost Model
分类号
U15 [交通运输工程]
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职称材料
题名
基于XGBoost模型和立体时空网络的空铁联运方案优化研究
2
作者
白广栋
翁湦元
朱建军
赵楠
王婧怡
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
天津智能轨道交通研究院有限公司北京分公司
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2024年第10期125-132,141,共9页
基金
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2023YJ132)。
文摘
空铁联运越来越受到旅客欢迎,空铁联运智能化方案推荐能够进一步满足旅客出行需求。研究提出一种基于XGBoost算法和立体时空网络的空铁联运方案推荐方法,分成整体方案推荐和具体方案推荐两阶段,联合实现空铁联运方案推荐。在整体方案推荐阶段,首次实现了空铁联运运输方式的预测,并与空铁联运中转城市的预测巧妙结合,得到一个拟合效果好、准确率高的模型,在测试集合上准确率达到89.23%;空铁联运运输方式的预测,丰富了空铁联运方案推荐领域的研究方向。在具体方案推荐阶段,构建了一种考虑时间因素的立体时空网络,能够提供大量、准确、实时的信息,便于网络上的准确搜索和推荐策略的丰富设计;立体时空网络的实现,为空铁联运网络的研究增加了新的角度。
关键词
空铁联运
机器学习
XGBoost模型
中转城市推荐
运输方式
推荐
立体时空网络
Keywords
Air-rail Intermodal Transport
Machine Learning
XGBoost Model
Transit City Recommendation
Transportation Mode Recommendation
Three-dimensional Spatiotemporal Network
分类号
U292.73 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
F530.84 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于XGBoost模型的空铁联运中转城市研究
白广栋
翁湦元
张启蒙
朱建军
黄家玮
《铁道运输与经济》
北大核心
2023
7
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职称材料
2
基于XGBoost模型和立体时空网络的空铁联运方案优化研究
白广栋
翁湦元
朱建军
赵楠
王婧怡
《铁道运输与经济》
北大核心
2024
0
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