基于大数据的城市轨道交通乘务排班优化策略

ISSN:2811-0528(P)

EISSN:2811-079X(O)

语言:中文

作者
石志远,高晨晨,李开先,陈殿斌,孙鸿生
文章摘要
本文探讨了基于大数据分析的城市轨道交通乘务排班优化策略,旨在通过数据驱动的方法提升管理效率和服务质量。利用大数据技术能够有效解决传统排班方法中存在的资源浪费和效率低下的问题。通过对多源数据的集成与分析,如票务记录、实时客流监测等,可以更准确地预测客流趋势,优化乘务安排。采用机器学习算法能自动调整排班策略以应对突发事件,确保运营连续性。研究还通过具体案例验证了该策略的有效性,展示了其在提高列车准点率、减少车厢拥挤度以及提升乘客满意度方面的显著效果,为城市轨道交通行业的智能化转型提供了新的思路。
文章关键词
大数据;城市轨道交通;乘务排班;优化策略
参考文献
[1] 刘伟,陈晓.大数据驱动下的城市轨道交通智能调度系统[J].铁道运输与经济,2023,41(5):1-7. [2] 孙娜,李勇.基于机器学习的城市轨道交通客流预测及应用[J].计算机工程与应用,2024,60(2):23-30. [3] 赵强,王丽.智慧城市背景下轨道交通运营管理创新模式探究[J].城市轨道交通研究,2025,28(1):45-51.
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