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公交车模型和算法旨在最小化时间、价格以及换乘次数，将其作为目标函数。

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简介：
本文采用公交站点作为图的顶点，而相邻站点间的线路则被视为有向边，从而利用抽象图论来精确地描述公交网络结构。我们设计并构建了一个非步行线路公交模型，该模型旨在根据三类不同乘客的需求，分别以缩短旅行时间、降低出行成本以及减少换乘次数作为优化目标。同时，模型还充分考虑了两种不同的出行场景：仅依靠公交线路的方案，以及结合公交线路与地铁线路的综合性方案，以确保找到最优的出行路径。

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  • 公交车模型与算法：以时间、费用和换乘次数最小化为目标函数
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    本研究聚焦于优化城市公交出行方案，通过数学建模与算法设计，旨在实现乘客在出行时花费最少的时间、成本及换乘次数的目标。 本段落将公交站点视为图中的顶点，相邻两站点间的线路作为有向边，以此抽象出表示公交网络的图模型。我们构建了一个非步行线路的公交车模型，并根据不同乘客的需求类型（如时间最短、票价最低或换乘次数最少），分别设置了相应的优化目标函数。同时，该模型考虑了仅通过公共汽车和既包括公共汽车又包含地铁两种情况下的最优路径选择方案。
     
  • 基于最小换乘次数的公交线路查询算法
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    本文提出了一种基于最小换乘次数的公交线路查询算法，旨在为乘客提供更加便捷、高效的出行方案。通过优化路径选择策略，减少乘客在公共交通中的不便，提高城市交通系统的整体效能。 公交系统查询算法是计算机科学领域的一个重要应用，在城市交通规划及智能交通系统（ITS）的设计中发挥着关键作用。这类算法的主要目标是为了帮助乘客找到从起点到终点的最优路线，而“最优”可以根据不同的标准来定义，如最短时间、最低费用或是最少换乘次数等。 本段落主要探讨的是基于最少换乘次数作为评价标准的公交线路查询算法。这种算法特别适用于那些拥有庞大网络和复杂线路的城市交通系统中，它能够帮助乘客在众多可能的选择中快速找到最佳方案，从而提高出行效率并减少等待与转车时间。 该算法的核心在于使用集合运算来处理站点之间的关系，并设计相应的路径查找流程。假设已知每条公交线路上的各个站点及其顺序，则可以通过集合操作找出任意两点间的最优路线。具体而言，首先以换乘次数最少作为主要标准；当所有线路都具有相同的换乘次数时，则依据经过的不同站点数来决定次优选择。 为了更好地理解算法的具体实现细节，我们先介绍几个基本概念： 1. 换乘次数：指的是乘客在不同公交线路上进行转车的频次。较低的换乘次数通常意味着更便捷和高效的出行体验。 2. 站点数量：即从起点到终点之间所经过的不同站点总数。即使换乘次数较少，但如果途经众多站点，则可能延长总的旅行时间。 算法的具体步骤如下： - 当需要查询某两点间的最优路线时（假设为A至B），首先确定所有以A为起始站的线路以及所有将B作为终到站的线路。 - 接着进行集合操作找出这两组数据之间的交集，得到的结果即包含可能的换乘点信息。这些点代表乘客可以在其上转车以便继续行程。 - 如果直接存在从A至B的一条公交线，则无需任何换乘；反之则至少需要一次转车才能完成整个旅程。 - 在确定了最少必要次数后，进一步考察不同方案中经过的站点总数以最终决定最佳路径。 此外，在保证相同换乘条件下，算法还提供了一种选择途径较少的线路作为最优解的方法。这通常涉及比较各潜在换乘点连接路线，并统计每条路线所覆盖的不同站点数量来做出判断。 基于最少换乘次数设计的公交查询算法为大型城市中的复杂公共交通网络提供了有效的路径规划工具。通过集合运算和详细的路径分析，此方法能够生成直观且高效的搜索结果，帮助乘客在繁忙的城市交通环境中作出更加明智的选择。
     
  • 基于Google格式数据的公交车换乘算法
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    本研究提出了一种基于Google格式数据的高效公交车换乘算法，旨在优化城市公共交通系统的乘客出行路径规划问题。通过分析公交线路和站点信息，该算法能够快速计算出最优换乘方案，为用户提供便捷、高效的出行建议。 算法用于在公共交通网络中寻找最优路径 TRB[重新提交]
     
  • 公交最小换乘
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    公交最小换乘旨在探索城市公共交通中，利用最少的换乘次数连接不同目的地的有效路线规划策略，以提升出行便捷性。 公交车换乘是指在乘坐公交车的过程中需要从一条线路转到另一条线路以到达目的地的行为。通常，在进行公交换乘前，乘客可以查看相关的公交路线图或者使用手机上的地图应用来规划最佳的换乘方案。此外，各个城市的公共交通系统会提供详细的时刻表和站点信息供乘客参考。
     
  • MATLAB函数：将UTC时间转换为GPS时间
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    本MATLAB函数用于高效地将协调世界时(UTC)转换为全球定位系统(GPS)时间，适用于需要高精度时间同步的应用场景。 本函数可以将UTC时间转换为GPS时间，并且程序没有考虑因GPS周跳所造成的与UTC的时间差。输入参数：time=[year,month,day,hour,minute,second]，输出参数包括gpsweeknum（未计算GPS跳秒的GPS周数）和gpsweeksec（该时间点在相应GPS周中的秒数，同样没有考虑GPS跳秒）。
     
  • 基于Dijkstra的公交最小换乘算法
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    本文提出了一种基于Dijkstra算法的公交线路优化方案，旨在解决乘客在公共交通出行时面临的最小换乘问题。通过改进原有的最短路径查找方法，该算法能够有效减少乘客的等待时间和步行距离，提高城市公交系统的运行效率和用户体验。 基于Dijkstra算法的最小换乘代码实现。
     
  • 基于鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机(WOA-LSSVM)时间序列预测模型及其评价指标(R2、MAE、MSE、RMSE和M)
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    本文提出了一种基于鲸鱼优化算法改进的最小二乘支持向量机（WOA-LSSVM）的时间序列预测模型，并评估了其性能，使用R²、MAE、MSE、RMSE及M作为评价指标。 在时间序列预测领域，支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习方法。本段落聚焦于一种基于鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机（WOA-LSSVM）模型的应用。鲸鱼算法是从海洋中鲸鱼捕食行为模拟而来的自然启发式优化算法，用于寻找复杂问题中的全局最优解。最小二乘支持向量机（LSSVM）是SVM的一种变体，通过最小化平方误差来解决非线性回归问题，并且与传统SVM相比，在计算效率上有所提升，特别是在处理大规模数据时更为便捷。 在LSSVM中，利用核函数将原始特征空间映射到一个高维的空间，以构建超平面实现非线性的决策边界。这使得模型能够对复杂的数据模式进行有效的建模。而鲸鱼算法（WOA）则用来优化LSSVM的参数选择，通过模拟鲸鱼群体的行为策略如捕食、社交和避免碰撞等来搜索最优解。 在WOA-LSSVM中，利用鲸鱼算法寻找最佳核函数参数与惩罚系数以提升模型预测性能。评估模型预测效果的主要指标包括： 1. R2（决定系数）：衡量拟合程度的高低。 2. MAE（平均绝对误差）：表示预测值和实际值之差的平均绝对值，越小说明精度越高。 3. MSE（均方误差）：是所有误差平方之和的平均数，同样数值越低代表模型效果越好。 4. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根形式，用于评估预测结果与实际数据之间的偏差程度。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：表示预测值相对于真实值的比例差异。 提供的压缩包文件包括以下内容： 1. WOA.m——鲸鱼算法的核心实现代码 2. main.m——主程序调用WOA和LSSVM相关函数进行模型训练与预测。 3. fitnessfunclssvm.m——适应度评估函数，用于衡量个体解的质量（即参数组合）。 4. initialization.m——初始化设置，配置初始种群信息。 5. data_process.m——数据预处理模块，包括清洗、标准化等步骤。 此外还有使用说明文档和样本数据集。通过这些文件可以深入理解WOA-LSSVM的工作机制，并将其应用于其他时间序列预测问题中。学习该模型不仅能加深对支持向量机及优化算法的理解，还能提高预测分析的能力。
     
  • 公交换乘算法的数据库实现与优化
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    本研究探讨了公交换乘算法在数据库中的实现方法，并提出了多种优化策略以提升系统性能和用户体验。 本课题研究的主要内容是利用最优路径算法来开发公交换乘查询系统。该系统的功能包括： 1. 数据库维护：管理员可以增加或更新公交站点、路线以及相关的信息。 2. 换乘查询：根据用户提供的起始地点和终点信息，自动计算并提供几条满足条件的线路方案供选择。 3. 查询线路浏览：利用数字地图插件（如MAPX），在直观的地图上展示选定的换乘路径。 该系统能够智能化地为用户提供便捷、高效的公交出行解决方案。
     
  • 将时间转换为秒数
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    本工具旨在便捷地将任意时间长度（小时、分钟与秒）转换成总秒数，适用于编程计时或日常时间管理。 这段文字描述了一个简单的MFC应用程序小程序的实现方式。程序的功能是从1970年到用户输入的一个特定年份期间的所有秒数进行转换，并在界面上显示结果。整个界面包含一个菜单，通过选择相应的命令后，在对话框中输入数据并显示出对应的秒数值。
     
  • 基于粒子群算法优化的最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）时间序列预测模型及其评价指标(R2, MAE, MSE, RMSE)分析
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    本研究提出了一种采用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的时间序列预测模型，并对其性能进行了R²、MAE、MSE和RMSE指标评估。 基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的时间序列预测模型采用多种评价指标进行评估，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量非常高，便于学习和替换数据。