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王成
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教授 硕士生导师  

性别:男

出生日期:1984-04-10

学历:博士研究生

学位:工学博士学位

入职时间:2012-07-16

所在单位:计算机科学与技术学院

办公地点:华侨大学机电信息大楼A437

在职信息:在岗

职务:数字福建海洋监测物联网实验室主任

学科:

计算机技术

软件工程

电子邮箱::

邮编:

曾获荣誉:

2024-04-08 福建省科技进步三等奖《基于知识图谱和深度迁移学习的B2C智能电商关键技术研发及应用》第1

2023-03-03 福建省科技进步三等奖《基于振动信号处理的新型幕墙结构远程在线实时健康监测系统》第1

2023-03-21 厦门市科技进步奖一等奖《基于大数据挖掘的B2C智能电子商务系统》第1

2022-03-31 厦门市科技进步奖三等奖《基于振动信号处理的新型幕墙结构远程在线实时健康监测系统》第1

2023-04-01 陕西省科技进步二等奖《飞行器结构综合力学环境预示理论与方法》第5

2024-04-08 福建省科技进步二等奖《建筑智能传感监控和状态评估的关键技术与管理平台》第6

2022-02-28 福建省科技进步二等奖《基于多源数据融合的智能交通大数据管理平台关键技术研究》第3

2020-11-30 福建省科技进步二等奖《智慧公交管理服务平台关键技术研发与推广应用》第7

2022-06-30 厦门市科技进步奖二等奖《城镇排水管网系统施工与智能监测关键技术研究》第4

2021-04-30 厦门市科技进步三等奖《基于多源数据融合的智能交通大数据管理平台关键技术研究》第2

2016-12-31 厦门市科技进步三等奖《手机动漫播放关键技术应用与研究》第2

2018-12-31 厦门市科技进步三等奖《面向公路客运的网约车智能调度平台》第4

2017-12-31 泉州市科学技术进步三等奖《互联网+公务出行服务平台》第4

2021-12-31 福建省C类人才

2022-05-31 厦门市C类人才

2016-05-27 厦门市重点人才

2021-02-10 厦门市留学人员

2017-12-31 泉州市第四层次高层次人才

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Intercity customized passenger transportation service plan optimization design with spatiotemporal accessibility based on BIRCH-VNS

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发表刊物:Neural Computing and Applications

摘要:Traditional intercity passenger transportation is inefficient, inflexible, and financially unrewarding, failing to meet the demands of intercity travel. To address these issues, this study utilizes historical carpooling order data, extracts travel patterns, and devises a comprehensive plan for intercity customized passenger transport services. Firstly, a formalized description of issues related to long-distance cross-city travel, multiple lines, and scheduling around highway entry and exit points is addressed. Secondly, a single-objective integer linear programming model is constructed, aimed at maximizing the total profit for the operating company. Finally, from a spatial-temporal network perspective, a refined balanced iterative reducing and clustering using hierarchies (BIRCH) algorithm is designed for alternative station selection. To achieve a rapid and effective solution to the model, the approach is combined with a variable neighborhood search algorithm. Experimental results on historical carpooling data from Anxi County and Xiamen City demonstrate that the proposed algorithm, compared to the combination of BIRCH and genetic algorithms, exhibits shorter computation time, higher quality, and stability. Additionally, various parameter analysis and sensitivity experiments demonstrate the effectiveness of parameters used

论文类型:期刊论文

是否译文:

发表时间:2024-04-24

收录刊物:SCI

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