基于效用理论的城市轨道交通运营管理优化策略

基于交通客流形成机理,分析了城市出行者交通需求产生和出行决策;提出了交通需要是交通需求的必要条件,出行者支付能力是交通需求的充分条件;认为出行决策是依据出行者效用最大化原则。基于效用理论的交通方式分担模型,讨论了城市轨道交通与常规公交竞争博弈机理。以广州市轨道交通为例,将时段客流分为高峰期、中峰期和低峰期3类,研究其交通客流特征。结果表明:在高峰期客流充足,城市轨道交通运输资源得到了充分利用;在平峰期和低峰期客流稀少,资源闲置。根据效用最大化理论,将分时段弹性票价运营策略和适当调整发车时间间隔策略运用于广州市轨道交通中峰时段,结果表明:实行综合优化策略的日客流量增加了14.9%。     

铁路改制后关于铁路客运票价制定的博弈分析

铁路票价的高低是影响铁路经济效益的重要因素。文中分析现行铁路客票体系存在的问题,并用博弈论方法对铁路票价制定和消费者购买行为进行经济学分析,从铁路客流呈现季节性变化的角度出发,将铁路客票价格按照节假日和非节似H两个模型进行博弈分析,对未来铁路票价的合理制定提供依据,并给予相应的建议。     

基于售检票数据的城市轨道交通乘客分类

既有基于交通调查的乘客分类存在样本有限及分类标准主观性强等不足,本文以 乘客真实出行记录为基础,从“消费行为”视角构建客观的乘客分类指标及方法.为满足大规模 数据集处理需求,采用SPSS Modeler 软件对全样本乘客进行聚类.选取北京轨道交通连续1 个 月自动售检票(AFC)数据进行实证分析,结果显示：将乘客分为5 类时,聚类效果最佳;通过连 续5 个工作日聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合乘客分类结果进一步对 北京市轨道交通低峰折扣票价策略下不同类型乘客的出发时间转移弹性进行测定.该研究提 高了乘客分类客观性,能够为交通政策制定及运营策略评价提供方法支持.     

自动驾驶混合交通流的交通和环境效益评估

为研究自动驾驶混合交通流的交通和环境效益,利用VISSIM微观仿真模型和MOVES机动车尾气排放模型,搭建一套基于自动驾驶车辆的驾驶行为的综合仿真体系,对不同市场渗透率的自动驾驶车辆运行过程进行仿真模型研究.考虑不同交通流水平(高峰期、平峰期、低峰期),选用总出行时间、平均速度、平均停车次数和平均延误4个交通效益评估指标,PM2.5,NOx、CO污染物排放量和能源消耗量4个环境效益评估指标.研究结果表明:随着自动驾驶车辆市场渗透率的递增,混合交通流的交通和环境效益均呈递增趋势,且高峰期优于平峰期,平峰期优于低峰期;以交通效益为例,在高峰期时,当自动驾驶车辆的占比达到100％,可降低45.59％的总出行时间、98.77％的停车次数和96.46％的平均延误,提升122.73％的平均旅行速度;在平峰期时,可降低84.43％的平均延误和86.42％的停车次数;而在低峰期时,只降低了 1.62％的总出行时间,提升了 1.03％的平均旅行速度.     

基于RP/SP联合数据的市郊铁路出行行为分析模型

城市范围的扩大以及铁路运输业的改革促使市郊铁路逐渐向城市公共交通系统融合.将市郊铁路引入城市公交体系的目的,是使其成为中心城与卫星城之间长距离运输的主要通勤方式,确保城市空间发展战略的实施,避免城市"摊大饼"式扩张.本文以北京市郊铁路沿线居民出行SP和RP调查数据为依托,通过出行行为分析,建立三种模型:基于RP数据的模型,基于SP数据的模型及RP/SP联合数据模型;对比三者计算和检验结果,可知RP/SP联合数据模型利用了RP数据的可靠性,修正了SP数据的偏差,更加可靠有效;结果也证明降低票价的政策可显著提高市郊铁路分担率.     

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机票定价一直是航空公司关注的问题,在适当的时间推出适当折扣的机票可以让航空公司增加收益. 本文首先考虑到旅客提前订票存在风险,并认为风险概率满足指数分布;然后通过航空公司与旅客之间的动态博弈,给出航空公司的关于时间的定价模型;接着在得出的定价模型基础上,确定不同折扣机票的退票手续费和航空公司销售各种折扣机票的时间区间. 研究结果表明：① 航空公司能承受的最低票价越低,订票周期越长;② 订票越是提早票价越低. 最后通过一个例子来说明这个定价机制不仅理论上可行,而且在现实中也能很好的应用,不仅降低了航空公司的销售成本,同时也增加了他们的收益.     

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城市范围的扩大以及铁路运输业的改革促使市郊铁路逐渐向城市公共交通系统融合. 将市郊铁路引入城市公交体系的目的,是使其成为中心城与卫星城之间长距离运输的主要通勤方式,确保城市空间发展战略的实施,避免城市“摊大饼”式扩张. 本文以北京市郊铁路沿线居民出行SP和RP调查数据为依托,通过出行行为分析,建立三种模型：基于RP数据的模型,基于SP数据的模型及RP／SP联合数据模型;对比三者计算和检验结果,可知RP／SP联合数据模型利用了RP数据的可靠性,修正了SP数据的偏差,更加可靠有效;结果也证明降低票价的政策可显著提高市郊铁路分担率.     

前言

基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据，利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分，得到旅客对平行车次不同服务属性，如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度，并对其进行量化；引入收益管理，以多列车整体收益最大为目标，构建平行车次动态差别定价模型，并设计模拟退火算法进行求解；最后，通过京沪高铁进行实例验证.结果表明：与固定票价进行客票销售相比，所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点，提高铁路客票总收益，为高铁平行车次灵活定价提供参考.     

考虑收益管理的高铁平行车次动态差别定价

基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据，利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分，得到旅客对平行车次不同服务属性，如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度，并对其进行量化；引入收益管理，以多列车整体收益最大为目标，构建平行车次动态差别定价模型，并设计模拟退火算法进行求解；最后，通过京沪高铁进行实例验证.结果表明：与固定票价进行客票销售相比，所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点，提高铁路客票总收益，为高铁平行车次灵活定价提供参考.     

公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响

针对通勤走廊构建交通方式选择模型,分析公共交通票价对通勤走廊出行结构的影响;考虑公共交通多种末端衔接方式,针对有车和无车通勤者,分别构建了包含组合出行模式的出行方式选择NL模型;以北京市地铁5号线沿线通勤走廊为例,结合实际数据对NL模型精度进行检验;在考虑公共交通运能约束的基础上,应用NL模型分析不同单一交通方式票价、组合票价下,各出行方式分担率与公共交通满载率的变化,从公共交通运能利用率和服务水平的角度研究不同票价下出行结构的合理性。研究结果表明:北京市票价调整政策可以提高地面公交运能利用率,但对降低地铁满载率的作用有限;若将地面公交票价调整为0.01~0.06元·km~(-1)或地铁票价调整为0.32~0.42元·km~(-1)时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为60%~65%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,公共交通运能利用率保持在一定水平的同时,提高了公共交通服务水平,且小汽车的分担率基本保持现状,未造成小汽车出行量的激增;当地面公交和地铁票价同时满足限制条件时,通勤走廊内地面公交的高峰小时平均满载率为58%~80%,北京市地铁5号线高峰小时满载率为86%~100%,小汽车分担率的增幅在5%以下,票价调整可以改善通勤走廊的出行结构。     

基于累积前景理论的城际列车分时定价研究

城际客流具有时段分布不均衡特点,表现为高峰时段一票难求而低峰时段客座率低。为均衡客流、提高城际高铁收益,选取客运通道内不同时段车次进行差别定价。考虑旅客选择行为的差异性和有限理性,采用潜在类别分析对旅客进行分类,选取票价和时段价值两个影响因素, 建立双参照点的旅客平行车次产品效用模型,以累积前景值刻画异质旅客对平行车次的出行效用。基于累积前景值构建以铁路企业收益最大,旅客广义出行费用最小的分时定价双层规划模型,设计基于灵敏度分析的启发式算法求解。最后以南宁-北海为例对高峰、非高峰时段平行列车进行实例分析,结果表明,本文提出的分时定价方法能提升收益约2.5%,且高峰、非高峰时段的客流更加均衡。     

峰前折扣票价下轨道交通乘客出发时间弹性

以北京地铁峰前折扣票价政策为背景,利用自动售检票数据研究折扣票价对乘客出发时间的影响. 首先,从“消费行为”视角建立客观的分类指标并对客运市场进行细分;其次,以较长时期内出发时间中位数为指标,基于“事前-事后对比法”对出发时间发生转移的乘客进行辨识;最后,准确测定不同类型乘客出发时间对票价变动的敏感程度. 结果显示：乘客出发时间票价弹性随转移时长增加而急剧下降,30 min 几乎是乘客所能接受的最大转移时长;通勤类乘客弹性最低,低频及生活类乘客相对富有弹性;限制当前折扣票价政策效果的主要因素在于折扣截止时间过早.该研究能够为差别定价方案编制及优化提供关键参数.     

峰前折扣票价下轨道交通乘客出发时间弹性

以北京地铁峰前折扣票价政策为背景,利用自动售检票数据研究折扣票价对乘客出发时间的影响. 首先,从“消费行为”视角建立客观的分类指标并对客运市场进行细分;其次,以较长时期内出发时间中位数为指标,基于“事前—事后对比法”对出发时间发生转移的乘客进行辨识;最后,准确测定不同类型乘客出发时间对票价变动的敏感程度. 结果显示：乘客出发时间票价弹性随转移时长增加而急剧下降,30 min 几乎是乘客所能接受的最大转移时长;通勤类乘客弹性最低,低频及生活类乘客相对富有弹性;限制当前折扣票价政策效果的主要因素在于折扣截止时间过早.该研究能够为差别定价方案编制及优化提供关键参数.     

针对高频出行旅客的铁路优惠卡设计研究

随着高速铁路、客运专线的大规模开通运营,铁路旅客运输能力不断提高,不仅为旅客提供了丰富的客运产品,也为铁路进一步提供个性化、差异化产品创造了条件.本文在借鉴西方发达国家丰富的铁路客票种类的基础上,通过问题描述、建立模型和模型求解的步骤,针对具有一定出行频次的旅客,设计铁路优惠卡(如月卡、季卡).在实例验证中,针对3种典型的优惠卡购买概率分布,得出优惠卡在不同折扣等级下的总价和允许的旅客最多乘车次数,为铁路设计丰富的客票种类和优惠策略提供参考.     

基于Epsilon 约束法的高速铁路客票多目标定价研究

高铁客票定价是多目标定价问题，既要保障旅客福利，又要增加企业合理利润. 以企业利润和旅客福利作为高铁定价目标，考虑旅客差异和不同运距情境下的多种运输方式竞争，研究高铁客票多目标定价. 结合Epsilon约束法构建双层规划模型，根据分层序列思想分解多目标问题，设计松弛算法得到纳什均衡解，由解对应的目标值得到帕累托边界，确定多目标定价最优决策. 计算结果表明，对比量价波动和目标值改进，多目标定价适合票价改革要求，时间敏感型客票和短途客票有较高涨价空间，多种运输方式竞争影响定价实施效果. 将 Epsilon 约束法应用于求解高铁客票定价多目标问题，有利于优化客运企业与旅客利益，为铁路部门提供高铁客票定价思路.     

基于方式选择的拥堵收费及返还优化模型

通过应用累积前景理论分析用户出行行为,建立拥堵收费及其返还的优化模 型,得到了不同需求分布均值下的最优收费和最优票价折扣费率,用算例验证了模型的 有效性,并对比了无补贴无收费、有收费无补贴、有补贴无收费及有补贴有收费4 种情况 的系统总成本,以及有补贴有收费情况下相对于无补贴无收费情况,政府和用户节省的 总成本费用.结果表明,模型与实际现象是吻合的,实施拥堵收费和补贴政策可以有效减 少系统总成本,节省政府财政支出和公交车用户的费用成本,而且恰当的设置拥堵收费 和票价折扣费率将有效引导人们更多的选择公共交通出行.     

基于Nested Logit 模型的铁路旅客客运产品选择研究

通过成都-武汉既有线出行旅客的问卷调查,以及样本数据的归纳分析,对旅客客运产品选择行为特征进行描述.基于随机效用最大化理论,以乘车方式与客运产品作为选择肢,旅客主体、出行特性及列车服务特性的各项指标作为效用变量,构建了乘车方式位于上层、客运产品位于下层的Nested Logit 模型.模型的上下层参数标定结果表明,旅客的收入状况、出行目的、出行距离、列车票价及运行时间对其乘车方案选择具有显著影响,旅客的年龄、出行费用来源、收入状况、出行距离,以及列车票价、运行时间对其客运产品选择具有显著影响.模型能较为准确地反映铁路客运产品的实际需求,从而为其合理设计与调整提供理论依据.     

基于旅客选择行为的高速铁路平行车次定价策略

考虑运行在同一OD上的高速铁路平行车次,现行高铁票价固定,即不能反应平行车次间的差异化,也无法与旅客需求状况相适应,最终造成平行车次间上座率的失衡和收入的损失.鉴于此,本文借鉴多产品定价的思想,利用MNL模型来描述旅客购票过程的选择行为,并以平行车次的整体收入最大化为目标提出了3种定价策略.最后以京沪高铁为案例背景,对旅客购票过程的最优票价路径及3种定价策略的效率进行了分析.结果表明,3种定价策略均能有效提高售票收入,且差别动态定价策略表现最优.本文研究内容为高速铁路平行车次的定价决策提供了科学依据.