21、模糊神经网络适航性评估与电动汽车共享系统两级行程选择策略

模糊神经网络适航性评估与电动汽车共享系统两级行程选择策略

在当今科技飞速发展的时代，航空适航性评估和电动汽车共享系统的优化运营成为了备受关注的领域。本文将深入探讨基于模糊神经网络的适航性评估模型，以及电动汽车共享系统中两级行程选择和价格激励调度策略。

基于模糊神经网络的适航性评估模型

在航空领域，准确评估飞行器的适航性至关重要。传统的人工神经网络（ANN）在适航性计算方面存在一定的局限性，而模糊神经网络（FNN）则展现出了更优异的性能。

适航性值被定义为范围在[0, 1]内的实数。通过对测试集预测结果误差的分析，FNN模型的适航性计算平均误差为0.027，显著低于ANN模型的0.114。以下是两种模型的网络学习结果对比：
| 网络类型 | 平均误差 | 定性准确率 |
| ---- | ---- | ---- |
| BP神经网络 | 0.114 | 82.86% |
| 模糊神经网络 | 0.027 | 91.43% |

FNN模型具有诸多优势。在网络结构上，构建模糊层后，该模型能够减少隐藏层节点数量，实现更好的预测效果，并且其网络结构比普通ANN模型更易于理解和解释。在训练效果方面，引入领域知识指导网络训练，使模型收敛更快，准确率更高。

电动汽车共享系统的两级行程选择和价格激励调度

电动汽车共享（EVS）服务为人们提供了便捷的出行方式，具有诸多环保优势，如减少私家车数量、降低车辆行驶里程、减少有害气体排放和能源消耗等。然而，EVS运营仍面临两大主要问题：
- 不平衡问题 ：由于客户的随机出行习惯和交通状况，频繁的车辆重新定位操