基于PSO-BP算法的联盟航线市场份额预测

联盟背景下航线产品与单个航班相比,属性复杂、合作风险高。产品属性差异导致市场分担率不同,航线市场份额的精准预测是联盟合作伙伴选择与协同价值计算的基础。因此,充分利用联盟运输数据,在达美航空QSI指标基础上,加入了航线竞争程度、联盟合作关系等指标,建立了适用于联盟背景下国际航线产品市场份额预测的指标体系。考虑到影响因素与QSI值间的非线性关系,引入BP神经网络进行市场份额与影响因素的机器学习,建立了两者间的非线性映射。为防止BP神经网络陷入局部极小值,再引入粒子群算法确定神经网络初始权值,建立PSO-BP算法的QSI模型。结果表明,基于PSO-BP算法的QSI模型能更好预测国际航线市场份额,绝对误差控制在1%。     

产品差异化对航空公司进入国际市场影响研究

旨在研究直达和中转产品共存情况下,产品差异化和竞争对航空公司进入国际市场决策的影响。以自由化的跨大西洋航空市场为实例,建立Probit模型,结果表明:①产品差异化程度显著影响航空公司进入决策;②航空公司既有一次中转产品的市场份额较大时,则该航空公司开通新的直达洲际航线的可能性较大;③自由市场环境下,航空战略联盟也是显著影响航空公司进入跨大西洋市场的重要因素之一。研究结果为航空公司开通新的国际航线提供理论支撑和决策依据。     

考虑异质性的经典随机后悔最小化模型改进研究

传统基于后悔理论的交通行为模型对异质性考虑不充分，对真实选择行为的解释存在不足.本文利用韦伯比率，考虑出行者对各方式属性变量感知的异质性，对经典随机后悔最小化模型进行改进，分别建立基于随机效用最大化，经典随机后悔最小化和改进经典随机后悔最小化的选择模型；以网约车选择行为为例进行实证研究，验证改进模型效果.结果表明：3种模型参数标定结果具有一致性，改进模型的拟合优度(0.271)和命中率(75.8%)相较于另外两个模型均较优；改进模型能更好地描述多维属性决策过程中的半补偿原则和折中效应，可以提高模型对真实选择行为的解释能力.     

考虑异质性的经典随机后悔最小化模型改进研究

传统基于后悔理论的交通行为模型对异质性考虑不充分，对真实选择行为的解释存在不足.本文利用韦伯比率，考虑出行者对各方式属性变量感知的异质性，对经典随机后悔最小化模型进行改进，分别建立基于随机效用最大化，经典随机后悔最小化和改进经典随机后悔最小化的选择模型；以网约车选择行为为例进行实证研究，验证改进模型效果.结果表明：3种模型参数标定结果具有一致性，改进模型的拟合优度(0.271)和命中率(75.8%)相较于另外两个模型均较优；改进模型能更好地描述多维属性决策过程中的半补偿原则和折中效应，可以提高模型对真实选择行为的解释能力.     

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提高航线需求预测精度是航空客运收益管理系统的重要研究课题。提出一种首先运用EM算法对航线历史订座数据中由于受资源限制而没有被满足的需求进行修复，取得更为准确的需求数据，然后，针对航班销售具有提前预订的特点，将航线历史订座数据整合成一个提前日矩阵，使预测时能够利用更多的已知信息并减少了计算数据量，最后再运用Winters模型进行预测的航线需求预测方法。以成都到广州航线历史数据为例仿真计算，预测结果的平均误差为4.9％ ，而直接采用winters法进行预测的平均误差为21.7％ ，验证了算法的可行性和有效性。     

基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型

传统的航线价值计算通常以统计客流量为主,忽略了旅客偏好对航线潜在价值的影响,因此,本文提出了一种基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型.该模型利用最大似然估计法对旅客舱位偏好进行量化,然后引入出行意图的概念将旅客出行行为进行细分,并利用Gibbs Sampling方法实现出行意图的求解,最终达到航线潜在价值计算的目的.在中国民航旅客订票数据集上的实验表明,本文方法获得的2010年航线价值序列与2011年航线价值序列的相似度要明显高于统计客流量的方法,且对排名前5的高价值航线的挖掘准确率可达100%.     

考虑游览船运营特征的航道通过能力评价方法

为构建客货船舶协同动态运行控制技术体系，以经典航道通过能力模型为基础，构建基于游览船运营特征(发船高峰性和航线集中度)的航道通过能力模型.根据黄浦江游览核心区船舶自动识别系统(AIS)数据，对所提出的航道通过能力模型进行实证分析.研究结果表明，本文航道通过能力模型能够较为准确地评价研究区域的实际航道通过能力.游览船发船高峰时期与现有航线规划条件下，黄浦江游览核心区航道通过能力(76艘/h)趋近饱和状态；当过境船到达超过69艘/h时，建议海事相关部门采取“错峰”航行等相关政策.     

改进小波包与长短时记忆组合模型的短时交通流预测

为克服非稳定交通流状态下短时交通流预测精度不高、过分依赖大样本历史数据的缺陷，提出一种改进小波包分析和长短时记忆神经网络组合(IWPA-LSTM)的短时交通流预测方法. 利用功率谱细化的思想改进小波包分析算法对小样本交通流时间序列进行多尺度分解和单支重构. 对低频序列和高频序列进行相空间重构，完成长短时记忆模型的逐层构建，实现本地保存并根据预测精度进行自适应更新，将重构的子序列输入模型训练和预测. 将各子序列的预测值叠加输出IWPA-LSTM最终预测值. 实验结果表明，提出的IWPA-LSTM模型在小样本情况下的预测精度优于经典深度学习模型，具有较强的实用性.     

考虑游览船运营特征的航道通过能力评价方法

为构建客货船舶协同动态运行控制技术体系，以经典航道通过能力模型为基础，构建基于游览船运营特征(发船高峰性和航线集中度)的航道通过能力模型.根据黄浦江游览核心区船舶自动识别系统(AIS)数据，对所提出的航道通过能力模型进行实证分析.研究结果表明，本文航道通过能力模型能够较为准确地评价研究区域的实际航道通过能力.游览船发船高峰时期与现有航线规划条件下，黄浦江游览核心区航道通过能力(76艘/h)趋近饱和状态；当过境船到达超过69艘/h时，建议海事相关部门采取“错峰”航行等相关政策.     

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在枢纽式航线网络蓬勃发展的背景下,蛛网式航线网络作为一种新兴的网络结构,它的出现引起了国内外的广泛关注.针对蛛网式航线网络的要素进行了深入分析,从减少非必要的中转的角度出发,提出旅客时间价值系数的概念,将航空公司的运输成本和旅客时间价值作为总效用,设计出蛛网式航线网络效用模型.通过使用该模型,可以设计出蛛网式航线网络并分析其每条航线的竞争力.基于该模型对于每条起讫节点流（Origin Destination, OD流）可分解的性质,提出了基于效用理论的最短路径算法,利用我国15城市数据建立了蛛网式航线网络模型实例.求解的结果表明,旅客时间价值系数对蛛网式航线网络以及蛛网式航线网络的竞争力的影响.     

疫情不同阶段西部陆海新通道市场分担率变化研究

为探究全球新冠肺炎疫情波动变化背景下西部陆海新通道对解决中欧集装箱货运问题的影响，本文利用中欧集装箱运输数据，以集装箱海运班轮运输路线、中欧班列运输路线和西部陆海新通道路线为选择肢，分别构建多项式Logit模型和混合Logit模型进行对比分析，探索疫情3个阶段下托运人对中欧集装箱运输的路线选择决策机制；并在疫情不同时期内，估算陆海新通道运输属性的主观值。研究结果表明：托运人对于中欧集装箱运输的路线属性在不同疫情时期内具有不同的个体异质性，货物的时间价值随疫情严峻性增加而稳步增加，延迟时间价值增加幅度先快后慢。在疫情松弛期，陆海新通道的市场分担率主要受自身运输费用和班轮的运输时间影响；疫情平稳期，主要受自身和班轮运输时间影响；疫情严峻期，主要受自身延迟时间影响。疫情时期，陆海新通道在西部省市承担的集装箱货运量比例总体持续增长且增速较快；在疫情平稳期，中西南部地区增速较快；疫情严峻期，西北部地区增加明显。     

考虑腹地关系的内河港口竞争策略分析

针对上下游两个内河港口之间的竞争问题，考虑相邻港口同时选择单一定价、单一定价-差别定价、差别定价-单一定价和差别定价4 种竞争策略情形下，运用Hotelling 博弈方法，在考虑港口之间水运成本的情况下，对不同竞争阶段港口的均衡价格、市场份额和利润进行了比较. 研究表明：港口的均衡结果与两港的位置和水上、陆路单位运费率之比有关；只有单一港口选择差别定价时，其可以获取更高的市场份额和利润；分别以不同阶段的市场份额、利润作为支付函数，上下游港口的纳什均衡均为差别定价策略.     

考虑腹地关系的内河港口竞争策略分析

针对上下游两个内河港口之间的竞争问题，考虑相邻港口同时选择单一定价、单一定价—差别定价、差别定价—单一定价和差别定价4 种竞争策略情形下，运用Hotelling 博弈方法，在考虑港口之间水运成本的情况下，对不同竞争阶段港口的均衡价格、市场份额和利润进行了比较. 研究表明：港口的均衡结果与两港的位置和水上、陆路单位运费率之比有关；只有单一港口选择差别定价时，其可以获取更高的市场份额和利润；分别以不同阶段的市场份额、利润作为支付函数，上下游港口的纳什均衡均为差别定价策略.     

基于混合Logit 模型的网约车选择行为研究

近年来,网约车发展迅速,而现有研究较少从市场角度理解用户对网约车的选择偏 好.本文构建了基于混合Logit选择模型,选取网约车依赖性、出行目的等出行相关属性,年龄等 个人社会经济属性为效用函数特征变量,假设到达时间、在车时间和费用为随机变量并服从对 数正态分布.使用D-efficient效率设计法生成问卷,在成都市开展网约车使用特征与选择偏好的 实证调查.基于观察数据标定模型,参数显著性及符号解释了城市综合交通背景下出行方式选 择的关键因素.对出租车和网约车费用进行边际效应分析,明确了价格变化对出行结构的影响.     

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.     

铁路公交化对客流吸引的影响分析

通过分析公交化铁路系统内外部因素,收集历史数据进行参数拟合,并运用旅客出行效用理论建立模型,对普通铁路与公路、公交化铁路与公路城际客运市场占有情况进行分析。分析表明,公路运输在出行距离在300 km以内时具有较高吸引力,800 km以上时吸引力较弱,运输距离为800 km时市场占有率为17．4％;普通铁路运输在中长途运输时占有优势,出行距离为600 km以上时,优势较为明显;公交化铁路中短途客流吸引力较普通铁路和公路强,出行距离在600 km以内时具备绝对吸引力;铁路公交化发展会在很大程度上改变客流分配格局。     

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探索了图形式可变情报板（GRIP）对驾驶员路径选择行为的影响.采用意向调查法（SP）获取驾驶员从两条拥堵状况不同的路径中选择路径的行为数据,采用离散选择建模方法建立估计路径选择概率的二元Logit模型,揭示驾驶员对GRIP信息的响应行为规律.GRIP提供的路径交通状况信息分别用拥堵点与分流点的距离、拥堵路径颜色来度量.调查选取上海市延安西路立交前实际存在的一块GRIP,SP问卷为驾驶员构造了起终点之间含有两条替换路径的假想出行情境,借助SPSS软件对采集的行为数据进行建模.分析表明,GRIP信息会影响驾驶员的路径选择行为,不同的信息内容对驾驶员路径选择行为的影响是不同的,驾驶员对GRIP信息中出现红色特别敏感.此外,驾驶员的学历、年行驶公里数等个体属性也是影响驾驶员路径选择行为的因素.     

Web服务集成商在竞争环境下的产品决策研究

服务组合产品决策在市场竞争中占有至关重要的地位.在竞争市场环境下,随着相同或相近服务组合产品数量增加,产品的类聚会对客户的需求产生拉动效果.在此基础上,提出企业开发新的服务组合产品需要注意两个因素,一是新产品与竞争企业同类服务产品的竞争;二是新产品与企业内部相关服务产品竞争.为此建立一个考虑服务产品功能类聚效应的竞争模型,该模型包含新开展的服务产品份额最大化和且该服务产品对现有服务组合产品冲击最小化的双目标模型,并给出了求解模型的算法和计算实例.计算结果表明该模型和算法在企业开展新的服务组合的决策中,能够有效地得到问题的近似解.     

考虑时间阈值的铁路运输链分担率模型

以义乌-宁波国际集装箱内陆段托运人为研究对象,选取运输链属性、托运人属性和货物属性构建运输链效用函数,通过意愿调查获取托运人货运选择数据以分析其选择机理.比较了MNL 模型（Multinomial Logit）与MNLS 模型（Swait 提出的MNL）、 CMNL模型（Constrained MNL）等阈值模型在参数估计结果和选择行为解释能力上的差异.结果表明：运输链时间、费用、时间阈值和企业规模等因素对货运服务选择至关重要; 引入时间阈值可有效提高模型精度,忽视时间阈值将导致时间价值有偏;当铁路运输链 时间与时间阈值要求差距甚大或较小时,忽视时间阈值易低估或高估铁路运输链服务水 平改善所提升的分担率.     

不同信息下的逐日路径选择行为实验与模型

为研究先进出行者信息系统(ATIS)对出行者逐日路径选择行为的影响，本文基于 Braess路网设计5组具有不同ATIS市场占有率(0、25%、50%、75%、100%)的行为实验.结果表明：3条路径的流量及新增路径保持选择的次数持续波动，随着ATIS市场占有率增大，路网平均行程时间趋于用户均衡，新增路径保持选择的次数呈现增长趋势，且被试对新增路径的选择性偏好增强，Braess悖论的效果也更明显.基于5组实验数据，分别建立普通Logit模型和基于面板数据的随机效应Logit模型刻画路径选择行为.结果表明：当ATIS市场占有率为0时，最佳模型为普通Logit模型；当ATIS市场占有率增大甚至达到100%时，最佳模型均为随机效应Logit模型；未配备ATIS的出行者的个体差异性比配备ATIS的小.