一种基于模拟退火算法优化的投影寻踪模型的轨道交通选址方法与流程

本发明涉及轨道交通选址领域，具体涉及一种基于模拟退火算法优化的投影寻踪模型的轨道交通选址方法。

背景技术：

1、现有的轨道交通选址方法大多依赖于传统的地理信息系统分析和专家经验，虽然这种方法在一定程度上能提供参考依据，但由于其高度依赖人为判断，缺乏系统化、智能化的优化手段，容易受到主观因素的影响。尤其在城市化进程不断加快的背景下，城市人口密度和交通需求日益增加，轨道交通网络也愈发复杂。这种情况下，传统方法由于计算复杂度高、数据处理能力有限，以及无法综合考虑多种影响因素，显得力不从心，难以满足快速、科学选址的需求。在实际应用中，传统选址方法通常需要大量的时间和人力资源，且由于无法有效整合和分析大规模数据，往往导致选址结果缺乏准确性和科学性。此外，面对不断变化的城市环境和动态的交通流量，传统方法的适应性和灵活性也受到严重限制。因此，亟需一种创新的方法，能够综合考虑地理、人口、交通等多种因素，并利用先进的算法进行系统化和智能化的优化，从而实现高效、准确的轨道交通选址。

技术实现思路

1、为实现实现高效、准确的轨道交通选址，本发明提出一种基于模拟退火算法优化的投影寻踪模型的轨道交通选址方法，包括以下步骤：

2、s1、收集和整理与选址预测相关的数据，包括地形数据、人口密度、交通流量、施工成本等，并对数据进行归一化处理；

3、s2、采用集成特征选择的方式，包括lasso回归和随机森林算法进行特征选择提取关键特征，通过加权平均的方式得到最终的特征选择结果并得到各个特征指标的权重，保证预测的精准度；

4、s3、采用模拟退火算法优化投影寻踪模型进行轨道交通选址；

5、s4、将评价等级分为非常适宜、适宜、一般和不适宜四个等级，使用模糊逻辑系统实现适宜性评价；

6、s5、最终实施选址方案，并建立监控机制，跟踪项目进展和效果，及时调整和优化方案以应对可能的挑战和变化。

7、作为优选，所述步骤s2采用集成特征选择的方式，包括lasso回归和随机森林算法进行特征选择提取关键特征，得到每个特征的权重，首先使用lasso回归和随机森林进行特征选择，然后利用加权平均法来集成特征选择结果，公式可以表示为：

8、，其中：是最终的特征选择结果，是随机森林模型选出的特征集合，是lasso回归模型选出的特征集合，是加权系数，通常为0.5，表示对两种方法的平等重视。

9、作为优选，所述步骤s3采用模拟退火算法优化投影寻踪模型进行轨道交通选址，具体步骤为：

10、s31、首先是目标函数，投影寻踪模型的目标函数定义为：其中，是投影向量，是样本点；

11、s32、接着初始化投影向量，初始温度，降温系数和终止温度并计算初始适应度：；

12、s33、然后开始迭代，生成新解，在当前投影向量的邻域内生成新向量，计算新解的适应度：，接着计算适应度差：，如果<0接受新解，如果>0根据概率接受新解，更新温度，当温度降至以下时，终止迭代；

13、s34、最后根据最优投影向量，计算每个样本点的投影值：其中，为第个样本点的投影值。

14、作为优选，所述步骤s4使用模糊逻辑系统实现适宜性评价，具体步骤为：

15、s41、首先将投影值划分为不同的模糊集合，并定义相应的隶属函数，设定有四个模糊集合：

16、不适宜：，

17、一般：，

18、适宜：，

19、非常适宜：，其中是设定的阈值；

20、s42、然后将每个样本点的投影值转换为隶属度值，并且根据数据分析，构建模糊规则库，基于模糊规则库进行推理，得到各个样本点的模糊输出；

21、s43、最后使用重心法将模糊输出转换为具体的适宜性评价数值，公式为：其中，为隶属度值，为相应的评价等级数值。

22、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于，首先，本发明通过集成lasso回归和随机森林算法进行特征选择，有效提取关键特征，确保预测的精准度，避免了传统方法中过于依赖专家经验和主观判断的问题。其次，采用投影寻踪模型和模拟退火算法相结合的方式进行优化，使得轨道交通选址过程更加系统化和智能化，能够综合考虑地理、人口、交通等多种因素，提高了选址结果的科学性和准确性。此外，通过模糊逻辑系统对选址结果进行适宜性评价，进一步提升了选址方案的可靠性和实用性。

技术特征：

1.一种基于模拟退火算法优化的投影寻踪模型的轨道交通选址方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于模拟退火算法优化的投影寻踪模型的轨道交通选址方法，其特征在于，所述步骤s2采用集成特征选择的方式，包括lasso回归和随机森林算法进行特征选择提取关键特征，得到每个特征的权重，首先使用lasso回归和随机森林进行特征选择，然后利用加权平均法来集成特征选择结果，公式可以表示为：

3.根据权利要求1所述的一种基于模拟退火算法优化的投影寻踪模型的轨道交通选址方法，其特征在于，所述步骤s3采用模拟退火算法优化投影寻踪模型进行轨道交通选址，具体步骤为：

4.根据权利要求1所述的一种基于模拟退火算法优化的投影寻踪模型的轨道交通选址方法，其特征在于，所述步骤s4使用模糊逻辑系统实现适宜性评价，具体步骤为：

技术总结本发明提出了一种基于模拟退火算法优化的投影寻踪模型的轨道交通选址方法。首先，收集选址相关的数据，并进行归一化处理。接着，采用集成特征选择，通过加权平均提取关键特征，确保预测精准度。在此基础上，使用模拟退火算法优化投影寻踪模型，并采用模糊逻辑系统对选址结果进行适宜性评价，将评价等级分为非常适宜、适宜、一般和不适宜四个等级，实现轨道交通选址的系统化和智能化。最终，实施选址方案并建立监控机制，实时跟踪项目进展和效果，及时调整和优化方案，以应对变化和挑战。本发明的优点在于通过集成先进算法和评价方法，具备较强的灵活性和适应性，从而实现高效、准确的轨道交通选址。技术研发人员：李树文,隋俭武,朱君,全金谊,修金城,安洁,李继林,刘斌,徐可,贺奇,李铭,孔刚,邵海云,张欣峰,亓小禾,张忠华,王鑫受保护的技术使用者：济南市勘察测绘研究院技术研发日：技术公布日：2024/8/20