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摘要
铁路枢纽运能瓶颈是导致车流积压、网络运输效率降低的主要因素之一。在分析运能瓶颈特点及产生机理的基础上，从拥堵强度、拥堵时长和拥堵趋势三个模块总结瓶颈影响因素，进而提炼可获取的数据指标及各指标的重要性标准。基于以上指标，利用遗传算法对长短时记忆网络的超参数进行优化，设计基于GA-LSTM网络的瓶颈识别模型。最后，基于某铁路枢纽的实际数据进行案例分析，对比各项深度学习方法，证明GA-LSTM网络的识别效果更佳；给出模型框架的应用范围：包括实时识别瓶颈情况和模拟不同指标数据的变化情况以提前开展瓶颈疏解工作。
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