客票数据“受限”条件下旅客选择偏好估计

深入研究客运市场需求,是有效开展客运产品营销工作的前提.区别于既有的以问卷调查为基础的旅客选择行为研究,本文利用客票销售数据研究铁路客运产品选择偏好的估计方法.该方法考虑了部分时段部分列车在供不应求情况下,客票存根数据难以反映旅客真实选择行为的特点,根据预售期内各产品的实时余票数据,对预售期进行划分,建立了分时段的极大似然函数.针对所构建的似然函数,利用EM算法处理流失客流不可获知的问题,从而估计旅客选择偏好.通过实例,估计了徐州东至南京南方向旅客对京沪高铁客运产品的选择偏好.该方法以日常销售数据为基础,能够及时获取旅客选择偏好,具有较强的时效性,可为铁路日常营销工作提供参考.     

铁路出发旅客衔接方式选择的复合异质性模型

鉴于多属性决策中存在的属性偏好和处理两类异质性现象,以铁路出发旅客衔接方式选择问题为对象,对两类异质性的效用表达进行了讨论,构建了能同时描述旅客属性偏好和处理异质性的复合异质性(Hybrid)非集计模型.采用成都东客站SP调查数据进行模型标定,结果表明,Hybrid模型的拟合度优于单一异质性模型.旅客属性处理规则自述结果与Hybrid模型分类结果的对比分析表明,模型对旅客属性处理特征的表达准确.进一步对不同类型旅客属性标定结果的分析显示,Hybrid模型可实现对衔接方式选择行为的精细化描述.     

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.     

航班延误信息下旅客选择行为模型及实证

针对航班延误后旅客选择行为的不确定性,本文基于累积前景理论对不同延误情景下旅客的选择行为进行研究.首先,以期望出行时间作为旅客行为选择的参照点,构建航班延误信息下旅客选择行为模型,并指出在不同延误情景下参照点具有动态性特征;然后,利用调查问卷,得到准时到达敏感性、信息影响程度两个参数值及不同延误情景下旅客对出行时间的判断,计算得到期望出行时间;最后,以北京-上海航线为例,计算得到不同延误情景下旅客不同选择行为的累积前景值,从而得到旅客的最优选择行为.结果表明：随着航班延误规模的增大及延误时长的增加,旅客的期望出行时间随之增长,体现了参照点动态性的特点;在不同的延误情景下,旅客的最优选择行为有所差异;通过实际验证,理论模型能有效地描述旅客在不同延误情景下的选择行为.     

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.     

大城市客运铁路枢纽客流分配模型

不同时段内,不同区位的旅客会根据不同的接驳方式及城际列车班次进行城际出 行.只根据城际间的出行成本无法准确地刻画旅客的出行.在已知不同时段内城市间各分区 OD客流、城际列车时刻表和铁路枢纽布局的前提下,构建城市内接驳交通网络;利用多项 Logit 模型,建立各个交通分区到铁路车站的接驳子模型;进而利用列车时刻表得到城际出行 成本,并考虑列车拥挤造成的成本增加,根据总成本最小原则及接驳子模型,构建分时段的铁 路枢纽客流分配模型.通过改进的MSA算法进行求解,得到各时段内各交通分区到铁路车站、 以及铁路车站之间的客流量.最后通过算例,对方法的可行性及有效性进行了验证.     

基于不同目标的铁路旅客票价优化

分析了铁路旅客运输市场结构,定义了铁路客票的价格函数.结合旅客出行行为方式选择模型,定义了铁路客运市场的需求函数并分析了铁路旅客运输的可变成本与边际成本.根据定价目标的不同,分别提出以运输企业盈利最大、以乘客需求最大、以社会福利最大的价格优化模型.在给定数据的简单网络上,对不同的定价模型进行数据检算,对比分析了不同定价目标的价格及收益,证实了模型的适用性.     

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K-means的航空旅客空间行为模式研究

航站楼内旅客空间行为模式研究,对航站楼满足不同属性旅客需求、提升服务水平至关重要。研究采用K-means聚类算法,对南京禄口国际机场T2航站楼国内出发旅客的空间选择行为进行大致细分。将国内出发旅客的行为路径聚类为5种空间行为模式,并分析了旅客性别、年龄、收入等基本属性在这5种空间行为模式上的不同分布,说明机场航站楼商业设施对女性旅客的吸引力更强;中青年旅客容易在非职能区域发生停留行为进而引发消费活动;未在机场乘过机的旅客对航站楼各类商业设施有强烈的兴趣;收入水平与旅客对机场非职能区域的选择概率之间呈正相关关系。研究通过分析航空旅客空间行为模式差异,对南京禄口国际机场提升机场管理水平和空间布局优化都有一定的实用价值。     

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。     

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对铁路客运站客流到达、疏散的时空特性进行分析,提出了大型铁路客运站到达旅客疏散仿真概念模型. 从车站到达旅客交通特性出发,在经典社会力模型基础上对旅客站内交通行为进行微观仿真建模,并对模型的行人尺寸和期望速度参数进行了分析和标定. 通过对沈阳铁路局大连站到达旅客疏散仿真实验,得到该站地下通道和南出站口处旅客人数随时间变化的曲线、旅客最高聚集人数95%置信区间和高峰出现的时间,到站旅客换乘时间95%置信区间,找出了存在安全隐患的带状区域和点状区域. 仿真结果表明,模型具有较高的可靠性和实用性.     

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.     

混合到达模式下市郊列车开行方案优化研究

针对市郊铁路服务长距离通勤客流的定位和客流到达分布不均的特征,提出在市郊铁路以公交化方式开行多种停站模式列车.将市郊客流按照到达分布的不同,分为均匀到达和非均匀到达两部分,使用混合分布刻画不同列车服务频率下的两类客流到站方式,并考虑停站多样化产生的企业附加成本,建立以乘客出行时间最少和企业运营成本最低为目标的市郊列车开行方案优化模型.结合市郊客流特点,分析列车开行方案与乘客选择间的动态影响关系,给出在市郊列车多停站、公交化运营时的混合客流分配方法;以该方法为迭代基础,设计了遗传求解算法.算例分析表明,与均匀到达模式相比,本模型给出的开行方案可有效降低出行时间和开行成本,具有更好的开行效益.     

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将计算机仿真技术应用于铁路客运站客流到站分布和聚集人数获取与处理,为枢纽设施的合理布局和运营管理方案编制提供依据.对北京南站进行实地调查,分析旅客在候车室的到达规律,采用拟合工具提出旅客提前到站时间分布密度函数,建立旅客到达规律模型;基于旅客到达规律模型,提出旅客到达仿真算法, 仿真旅客到站乘车的过程;设计车站客流变化仿真系统,提出仿真计算车站聚集人数的方法;根据北京南站客流时空分布特征,基于列车时刻表,模拟车站客流变化,以观察枢纽旅客到站聚集波动情况,验证本文所提模型的合理性和有效性.     

京沪线高铁与民航旅客出行选择行为研究

随着高速铁路的快速建设,其已与民航构成了我国高速客运的主体,使交通运 输方式的供给结构发生了巨大变化.本文通过对京沪线高铁与民航旅客进行SP 和RP调 查,分析京沪线客流的构成和旅客出行方式选择行为特征,并基于非集计理论,构建京沪 线旅客出行选择的Binary Logit 模型,量化各因素对旅客选择的影响程度,该模型准确率 为88%.本文根据调查结果和模型标定参数,对旅客的性别、年龄、月收入、票价、同行人 数、程前时间和出发时间对旅客出行选择行为的影响进行深入分析,结论对了解京沪线 旅客实际出行需求状况,合理设计高铁与民航综合客运产品具有重要意义.     

铁路枢纽内客运站分工的优化模型及算法

为了合理分配引入高速和城际客运专线的铁路枢纽内客运站的接发旅客列车任务,以始发终到客流在各客运站之间的分配、始发终到和通过客流的运行路径为决策变量,以最小化枢纽内始发终到和通过旅客的费用为目标,以客运站始发终到能力和通过能力、铁路线路旅客列车通过能力、旅客运输需求为约束条件,建立了客运站分工多目标非线性混合整数规划模型.考虑铁路枢纽内运行路径少的特点,设计了基于枚举法、多最短路和线性规划的精确求解算法.算例表明,该方法能够对3个客运站的接发旅客列车数量进行定量分配,始发终到能力占用率分别为100%、64.5%和69.3%,通过能力占用率分别为78.7%、65.9%和25%.