基于BPNN的西安北站换乘客流组织AHP评价优化

摘要

随着西安北站客流量的不断增加，提高车站换乘客流组织能力对提升旅客出行体验和运营组织效率至关重要。为了能够有效地评估西安北站综合枢纽换乘客流组织的状况，为车站管理者提供更为科学的决策依据，提出了一种基于BP神经网络(Back-Propagation Neural Network, BPNN)的层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)评价方法优化策略。在研究换乘组织科学性基础上，首先基于AHP评价模型，从换乘协调性、乘客满意度和组织灵活性3个维度的11项指标构建体系，通过邀请专家打分确定初始权重矩阵，将问卷调查获得的500份数据作为输入向量，将初始权重加权平均后的组合权重作为目标向量，通过BPNN训练，用获得的权重矩阵对组合权重进行优化，最后对优化后的西安北站换乘组织结果进行分析。结果可以看出，对于西安北站换乘客流组织来说，换乘协调性和乘客满意度是最主要的2项评价指标，权重分别占到43.3%、42.9%。从指标层结果来看，引导标识设置、站内拥挤度、换乘绕行度、换乘时效性是最为关键的4个指标，权重分别占到了18.3%、11.1%、15.1%、12.5%。该方法在提高西安北站换乘评价客观性和准确性的同时也为其他交通枢纽的换乘组织评价提供了新的思路和方法。

关键词

BPNN / 层次分析法 / 西安北站 / 换乘客流 / 评价