我国人口密集,人流量大,对于国民来说,衣食住行是最基本的保障,在我国,“行”的问题显得尤为突出。绿色出行是现阶段所提倡的,一方面是解决交通拥堵,另一方面是节省能源消耗和环境污染。北京是我国的首都,交通压力也是位于全国首列,地铁是北京核心交通运行工具。目前,北京地铁中,5号线压力最大,客流量逐步上升,严重影响了乘客的日常出行,因此,设计高效的开行方案是一个急需解决的问题。 客运流向是决定开行方案的核心要素,因此,本文首先对地铁5号线的客流量和相关运行数据进行分析,对影响5号线开行方案的因素以及开行方案的过程设计进行研究。本文选择地铁运营成本与乘客出行成本作为优化目标,首先通过BP神经网络对客流量进行预测分析,通过对历史数据的训练,得到未来客流量大小。其次,对开行方案优化问题进行数学建模,通过粒子群算法进行模型的求解,得到最优消耗成本和开行方案。 通过理论分析和matlab实验结果表明,本文所研究的方案能够实现客运流量的预测和开行方案的制定,能够为北京地铁5号线的运行提供高效的解决方案。