基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.     

基于聚类分析的铁路出行旅客类别划分

对铁路出行旅客进行类别划分,是简化旅客乘车选择问题研究的重要策略.根 据成都-武汉段既有线与新线的旅客调查数据,以旅客的各类主体、出行特性作为属性 变量,运用分层聚类法中的凝聚法进行变量聚类,将具有较大相关性的变量--时间价 值与月收入、出行目的与费用来源合并.然后根据简化的旅客属性变量指标集,运用近邻 传播算法对旅客进行样本聚类,并引用CH、Hart 及IGP 等聚类有效性指标确定最佳聚类 数.指标值表明,将铁路出行旅客划分为6 个类别时,具有最好的聚类效果.调查数据中旅 客乘车选择结果亦显示,不同类别的旅客对客运产品的选择有着明显的偏好.     

旅客购票模式与渠道关联选择行为的建模分析

为分析多元化售票渠道下旅客购票选择行为的影响因素及交互特征，解析了多渠道情境下旅客购票过程的 3个阶段，辨识了旅客购票的 3类典型模式；运用协同进化分析思想，建立了购票模式与渠道关联选择的协同进化 Logit模型；基于道路客运联网售票信息系统数据，进行了模型的实证应用，分析了特征变量对旅客购票选择行为的影响，揭示了渠道与模式间关联选择行为特征.研究表明：性别，年龄，提前购票时间，出行时间，出行里程，发车频率等因素对旅客购票行为有显著影响；旅客购票模式和渠道选择间存在相关性，某一决策选择受另一决策结果的影响；考虑两者的交互作用有助于提高分析预测精度，2类决策模型的精度分别提高了5.98%和5.72%.     

旅客购票模式与渠道关联选择行为的建模分析

为分析多元化售票渠道下旅客购票选择行为的影响因素及交互特征，解析了多渠道情境下旅客购票过程的 3个阶段，辨识了旅客购票的 3类典型模式；运用协同进化分析思想，建立了购票模式与渠道关联选择的协同进化 Logit模型；基于道路客运联网售票信息系统数据，进行了模型的实证应用，分析了特征变量对旅客购票选择行为的影响，揭示了渠道与模式间关联选择行为特征.研究表明：性别，年龄，提前购票时间，出行时间，出行里程，发车频率等因素对旅客购票行为有显著影响；旅客购票模式和渠道选择间存在相关性，某一决策选择受另一决策结果的影响；考虑两者的交互作用有助于提高分析预测精度，2类决策模型的精度分别提高了5.98%和5.72%.     

基于非集计理论的高速铁路旅客乘车选择行为研究

为研究高速铁路旅客乘车行为选择机理,以非集计离散选择模型理论为依据,分析旅客乘车选择的影响因素,结合2013 年京沪高速铁路旅客出行RP调查数据,以G类高速列车和D类高速列车作为旅客乘车方式选择肢,设置影响旅客乘车选择的特性变量,即旅客主体特性、出行特性、列车服务特性及相应的取值方法,建立旅客乘车方案选择MNL模型.运用SPSS对模型参数进行标定,结果表明,公费出行、月收入较高及出差的旅客偏好选择G类高速列车;自费出行、月收入较低及旅游探亲的旅客偏好选择D类高速列车.上述结论与调查结果基本一致,命中率等参数的计算亦验证了模型的有效性.     

考虑群体异质性的建成环境与老年人慢行出行关系研究

健康老龄化背景下，慢行出行是提升老年人身心健康、生活品质的重要方式，而建成环境是影响老年人慢行出行的重要因素。本文以2013年南京市老年人出行实测数据为基础，利用潜在类别聚类方法对老年群体进行异质性分析，分类建立随机森林模型研究建成环境指标对不同老年群体慢行出行时间的重要度影响及两者之间的非线性关联。研究结果表明：以性别、是否退休、学历、家庭收入以及学龄前儿童这5个类别变量作为外显变量，可将老年群体划分成两类，各自建立的老年人慢行时间模型整体拟合优度较好；其中，影响第1类老年群体的关键建成环境变量有慢行路网密度、交叉口数和地铁站邻近度，第2类老年群体慢行出行时间的影响因素主要有地铁站邻近度、慢行路网密度和住宅密度，另外同一建成环境指标对两类老年群体慢行出行时间的非线性关联也不相同。研究结果可为制定差异化的老年宜居环境优化政策，提升老年人生活品质以及实现健康老龄化提供理论依据。     

铁路旅客购票需求预测模型研究

铁路旅客购票需求是列车票额分配的重要依据,各区间旅客的购票需求即为旅客的出行需求,在预售期间有不同的趋势规律。本文基于旅客购票历史数据,分析同一季节不同区间旅客的购票分布,提出区间旅客平均购票强度的概念,利用购票强度来描述预售期各OD票额的动态需求。将购票提前天数、购票渠道、单次购票人数、出行OD和票价等旅客购票行为的关键特征变量作为影响预测日期的属性向量,提出了非线性回归支持向量机的预测模型,对预售期每日的区间旅客购票需求进行预测。最后通过算例对模型进行了可行性验证。     

基于个体出行图谱的公共交通通勤行为辨别方法研究

不同公共交通类型乘客的出行特征存在显著差异,实现公共交通通勤乘客准确辨识,有助于获取精细化的公共交通出行特征,更好地满足不同类型乘客的出行需求.基于北京市公共交通刷卡和线站数据,对公共交通多源数据进行关联匹配并提取出行链.利用北京市连续1个月的公共交通刷卡出行数据,采用多层规划理论构建了个体出行知识图谱,提取了出行天数、出行空间均衡度等7类特征指标.通过RP调查获得乘客出行行为类别.以特征指标为输入,乘客分类为输出,构建了面向公共交通乘客分类的BP神经元网络模型.验证表明,模型平均分类精度为94.5%,Kappa系数为0.879.本文研究有助于准确识别不同类别的公共交通乘客,为优化公共交通运营及公共交通精准化服务提供支撑.     

基于NL模型的大型机场接驳方式选择研究

基于上海浦东国际机场出发旅客出行调查数据,研究航空旅客机场接驳方式选择的影响因素。将潜在变量分为接驳方式服务水平(包括时间、费用等)和旅客个体属性(包括旅客类型、出发地等),通过相关性检验等方法确定关键解释变量。以嵌套Logit(NL)模型为理论基础,指出机场不同类型旅客接驳方式选择的差异性,并以商务旅客为例,利用模型预测各接驳方式比例。模型结果显示:出行时间和出行费用是影响机场接驳方式选择的最重要因素;车内时间和车外时间在两类潜在变量中体现出不同的显著性;携带行李数量(便捷性)和舒适性等也影响接驳方式的选择。最后,利用北京首都国际机场数据对模型实用性进行评价。     

基于粗糙集聚类算法的铁路通道客运市场细分

对铁路通道内客运市场的细分,是研究铁路通道客流分担、客运产品设计的基础. 根据宝鸡-兰州铁路通道旅客出行方式选择调查数据,结合粗糙集理论,首先,构建了铁路通道旅客出行方式选择决策表,对条件属性进行属性约简,并计算各属性的权重;其次,考虑到避免传统聚类算法的“维数陷阱”,提出了基于粗糙属性重要度的K-means聚类算法,并在UCI数据集上进行仿真实验;最后,运用该算法对调查数据样本进行聚类.结果表明：将铁路通道客运市场细分为6类时,具有最好的聚类效果;经统计分析发现,不同子市场的旅客出行行为有明显的偏好.     

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.     

基于偏好序的高铁票价与售票时间窗联合优化

采用形式灵活且适用性好的偏好序模型刻画旅客购票选择行为，拓展现有高速铁路动态定价与售票控制策略联合优化的研究方法。按照票价变动范围划分客票等级，结合偏好序模型的特点，通过决策各等级客票售票时间窗进行售票控制，同时，在一定范围内优化各客票等级的票价，实现票价与售票控制的联合决策。本文在分析弹性客流的基础上，采用偏好序选择概率、 到达率和时间窗长度测算客票销售量。根据运营需要设定客票产品排序，以各客票产品停售时间和票价作为决策变量，建立以期望总收益最大为目标的非线性规划模型，并且将粒子群算法与线性规划精确求解嵌套求解模型。以京沪高铁为背景进行数值实验，结果表明：与固定各等级票价只优化售票时间窗的方案相比，联合优化方案可提升期望总收益约4.54%；不同需求水平下，联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案；期望总收益随着转移购买概率增加而增加，且不同转移概率取值下联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案。所提方案可为高铁列车动态定价和制定售票控制策略提供决策支持。     

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。     

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.     

公铁复合城际走廊多模式客流分担特征

选取了陕西省内距中心城市西安350 km范围内的咸阳、渭南、黄陵、延安4个节点城市, 搜集了相关公铁复合城际走廊上高速铁路、普通铁路、长途客车、小汽车高速出行的出行量、车内时间、票价或通行费等客流特征参数, 梳理了各种城际客流分担分析方法; 构建了距离转移曲线模型和多元Logit模型, 通过曲线拟合、试算和回归分析对模型进行了标定, 并根据模型标定结果分析了客流分担率对距离、时间和费用的敏感性, 得到区域城际多模式客流分担特征, 给出城际通道规划管理的相关建议。研究结果表明: 高速铁路、普通铁路和小汽车高速出行3种模式的分担率-距离转移曲线拟合结果理想, 决定系数均在0.94以上; MNL模型在车外时间取90~150 min时, 拟合效果较好, 决定系数均在0.79以上, 且在时间价值取50~70元·h-1情景下决定系数达到峰值; 随着城际出行距离的增加, 出行者选择从小汽车高速出行转移到城际铁路出行, 且高速铁路较普通铁路更有优势, 西安与近距离的咸阳之间小汽车高速分担率达96.91%, 与远距离的延安之间高速铁路分担率达53.66%, 普通铁路分担率达30.58%;以车外时间为120 min为例, 高速铁路、普通铁路、长途客车、小汽车4种出行模式的阻抗系数分别为0.029~0.044、0.034~0.042、0.030~0.040、0.028~0.048, 小汽车高速出行和高速铁路增长幅度较大, 2种出行对费用更加敏感, 在时间价值取60元·h-1条件下, 4种出行模式的阻抗系数为0.038~0.042, 4种出行对广义时间敏感性无明显差异; 建议进一步挖掘更多城市群城际通道客流分担规律, 并精确考虑城际出行链的城市端细节, 以更好地指导城际走廊的宏观规划与管理。      

基于竞争的高速铁路客运需求量预测

从铁路运输企业的角度，以市场竞争为导向，以提高铁路客运市场竞争力和综合经营效益为目标，从客流属性特征出发，对竞争条件下旅客运输需求进行分析，引入匹配因子和分担率的概念，以距离和旅客收入结构为交叉因素对分担率进行预测，构建了适应我国铁路客运需求预测理论体系，并以京广线为例对高速铁路在竞争条件下的客运需求量进行了合理预测．     

基于广义出行费用的高速铁路车站设置研究

新建高速铁路车站的选址是一个涉及众多因素的综合性问题。本文基于各种运输方式的经济性、快速性、方便性、准时性、舒适性以及安全性,建立广义出行费用模型,分析比较高速铁路、长途汽车和航空的广义出行费用,确定不同长度高速铁路其车站设置离城市中心的距离范围。文章最后以京津城际和武广高速铁路为例验证了该算法的实用性,为高速铁路车站的规划设计提供了理论依据。     

城市轨道交通站间距优化研究

通过对受站间距影响的城市轨道交通相关指标分析,学习并借鉴国内外城市轨道交通站间距优化方面的成功经验及研究方法,以实际数据作为基础,首先对客流分布和乘客出行时间这两个影响因素进行分析,通过分析认为城市轨道客流随着乘坐距离的变化存在着一个先增后减的函数变化;根据对客流分布以及乘客出行时间的分析,将乘客出行时间成本转化成经济效益指标,将票价收入标准与客流分布进行结合得到地铁票价收入的经济效益;之后结合乘客出行时间的经济效益和票价收入的经济效益按照总收益最大化建立城市轨道交通站间距优化模型,并实施优化计算,碍到理论上的最优站间距.     

用需求理论分析高速铁路的建设条件

用效用理论和多目标决策方法模拟旅客的交通工具抉择行为,建立各种地运输方式的客运市场占有率模型。以旅客时间价值和旅行距离为变量,研究社会客运量在３种运输方式中的分配,从而分析高速铁路对客运需求的市场适应性,提出以旅客平均时间价值表示的高速铁路合理建设时机。