基于事故数据挖掘的地铁应急维修人员分配策略研究

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本文分析了北京地铁2013~2015年的历史事故数据,发掘数据存在的规律及各种因素对事故发生的影响。基于P-中位模型,结合数据分析结果及车站客流量、线网结构、与其他交通方式的衔接情况等影响因素,建立以救援代价最小为目标的应急维修人员分配模型,使用MATLAB运用遗传算法完成模型求解。最后,对北京地铁运营三分公司所辖线网中信号系统的应急维修人员进行了案例分析,共选出24个应急站,满足硬性约束条件,分配结果能够同时满足实际维修和均衡性的要求。
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