TY - JOUR A2 - Afan, Haitham AU - Wang, Shengmin AU - Fang, Jun AU - Liu, Lanjun AU - Wu, Han PY - 2021 DA - 2021/07/27 TI - Study on an Intelligent Prediction Method of Ticket Price in a Subway System with Public-Private Partnership SP - 6623485 VL - 2021 AB - The accurate and rapid prediction of ticket prices for a public-private partnership (PPP) subway system, which is an important research topic in the field of civil engineering management, is of critical importance to ensure its smooth operation.有效处理多重影响因素和强非线性的影响,本研究使用平均撞击值法和后向推神经网络开发智能预测模型第一,我们考虑供求关系和地铁系统服务,这是一个典型准公共产品,并分析影响价格调整的相关因素。开发智能预测票价法模型不仅充分利用BP算法强非线性建模能力,还利用SASA强优化能力和快速归并速度最后,本研究通过MIV方法筛选关键输入因子,以简化BP算法结构并实现高预测精度北京地铁线路4武汉市线路2和成都市线路1被选为案例研究站点结果表明,影响因素和票价对PP地铁系统服务关系微弱,这表明需要使用非线性分析方法,如BP算法。对比其他预测方法(基于PP合同的价格调整法、传统BP算法、BP神经网络通过遗传算法提高、BP算法通过粒子群优化提高和辅助矢量机提高),本文中提议的模型显示预测精度和计算稳定性更高SN-1076-2787UR-https://doi.org/101155/2021/662485DO-10.1155/2021/662485JF-ComplicityPB-HindawiKW-ER