[发明专利]一种城市轨道交通工程投资计算方法及系统在审
| 申请号： | 201910251622.4 | 申请日： | 2019-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN110008571A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 张飞涟;邹佳蓓;梁秀峰;李伟;张志良;向芳雨;刘天赐;武子越 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙) 43213 | 代理人： | 何湘玲 |
| 地址： | 410083 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及城市交通总成本投资计算领域，公开了一种城市轨道交通工程投资计算方法及系统，以快速且准确的实现城市轨道交通工程投资计算，本发明的方法包括筛选出影响城市轨道交通的关键因素，获取城市轨道的待分析线路的关键因素的历史数据作为训练集P，并获取每条线路对应的成本作为训练集T，根据所述训练集P与所述训练集T构建训练矩阵数据集；构建初始神经网络模型，将所述训练矩阵数据集输入所述初始神经网络模型按设定的训练次数进行训练，得到符合设定收敛性的神经网络模型；获取待分析线路的关键因素的实时数据构建测试数据集，将所述测试数据集输入所述神经网络模型，计算得到城市轨道交通工程投资的计算结果。 | ||
| 搜索关键词： | 城市轨道 神经网络模型 交通工程 训练集 关键因素 构建 计算方法及系统 测试数据集 分析线路 训练矩阵 数据集 投资 轨道交通 历史数据 实时数据 影响城市 收敛性 总成本 城市交通 筛选 | ||
【主权项】：
1.一种城市轨道交通工程投资计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：筛选出影响城市轨道交通的关键因素，获取城市轨道中的待分析线路的关键因素的历史数据作为训练集P，并获取每条线路对应的成本作为训练集T，根据所述训练集P与所述训练集T构建训练矩阵数据集；S2：构建初始神经网络模型，将所述训练矩阵数据集输入所述初始神经网络模型按设定的训练次数进行训练，得到符合设定收敛性的神经网络模型；S3：获取待分析线路的关键因素的实时数据构建测试数据集，将所述测试数据集输入所述神经网络模型，计算得到城市轨道交通工程投资的计算结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中南大学，未经中南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910251622.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
