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저자정보
Xiaochen Duan (Shijiazhuang Tiedao University) Jingjing Hao (Shijiazhuang Tiedao University) Yanliang Niu (Shijiazhuang Tiedao University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.12 No.6
발행연도
2023.12
수록면
483 - 494 (12page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2023.12.6.483

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This paper proposes a particle swarm optimization algorithm, error back propagation neural network, fuzzy inference system, and other non-linear method models with high fitting degree and accuracy to optimize the scientific and accurate decision-making of investment plans for international high-speed railway projects, solve the problems of lag, linearity, and simplicity in the current investment forecasting and decision-making methods, and maximize the economic and social benefits of investment, based on the mining of historical data of the full life cycle cost. These methods were suitable for the randomness, complexity, and non-linearity presented in the full life cycle of international high-speed rail investment. The investment plan decision-making of international high-speed railway construction projects was conducted. The investment error of the selected line construction stage was 1.85%, and the operating investment error from November 14, 2007, to now was 0.64%, which is within the allowable range of ±3%. The ratio of operating investment in the next 80 years to that in the first 20 years was five. The built model was applied to three alternative routes, and the predicted results according to the model were the same as the selected routes in the actual project.
#Full life cycle #High-speed railway #Investment decision-making #Non-linear methods

목차

Abstract
1. Introduction
2. Construction of Full Life Cycle Investment Decision-making Model for Overseas HSR
3. Model Application
4. Conclusion
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
P. C. Xiang, W. Z. Luo, and Y. X. Yan, “Lessons and Insights from the Setback of China-Thailand Railway Project,” International Economic Cooperation, Vol. 2017, No. 01, pp. 91-95, 2017. google schola X. D. Zhang, X. N. Ma, P. Li, and W. Wu, “Application and Development of Artificial lntelligence in China's Railway Sector,” China Railway, Vol. 2019, No. 11, pp. 32-38, 2019. google schola Z. Zhang, “The Application of Big Data and Artificial Intelligence Based on Cloud Computing in the Construction of Railway Business Line,” in The 15th China Intelligent Transportation Annual Conference, Vol. 2020, pp. 1-6, 2020. google schola Y. Xiong, “The research on cost estimate of constructional engineering based on artificial intelligence technology,” East China Jiaotong University, 2009. google schola L. Y. Gao, “Research on intelligent estimation method for cost of civil engineering of high-speed railway,” Shijiazhuang Tiedao University, 2019. google schola

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