高速铁路网络化客流分配方法

为了充分反映旅客在高速铁路网络化运营环境中的出行选择行为,以旅客中转换乘为重点环节展开高速铁路网络化客流分配方法研究.首先,围绕旅客在高铁网络中的中转换乘环节刻画旅客在网络中的出行过程,提出符合旅客网络出行特征的运输网络构建方法.其次,分析构建的运输网络中不同节点、不同弧段对旅客出行的意义,确定不同弧段的出行费用及能力约束,并构建整数网络化客流分配模型.最后,选取宝兰高铁、京广高铁等多条高铁构成的存在环状结构的网络实例研究验证模型的有效性,通过求解可得到客流完整的路径,打破以直达为导向的客流分配模式,实现网络中客流的均衡分配,更能全面反映客流在枢纽的换乘选择结果.     

旅游和公务运输通道公铁竞争研究

为了研究旅游和公务型运输通道内客流特征及公铁竞争力,对云南省昆明到大理、丽江和曲靖三个运输通道开展问卷调查,得到旅游型通道中,旅游客流主要由铁路承担,旅客对出行安全性、舒适性、经济性要求较高,而对时间要求不高,旅客出行需求多样化;公务型通道中,公务客流主要由城际铁路承担,公务旅客对时间较为敏感,对出行快捷性、经济性要求较高,需求相对单一.通过选取合适的指标,运用主成份分析法,对两种类型通道中公路和铁路的竞争力进行综合评价,得到目前昆明到大理和丽江旅游型通道中普通铁路提供的服务满足不了旅客的需求;昆明到曲靖公务型通道中,铁路运输竞争力强于公路运输.     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律,以整个航空出行链为视角,综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好,构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性,提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性,基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型,基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型,将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解,从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明,机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态,调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

客运专线旅客列车开行方案的客流分配方法

为了制定合理的列车开行方案，从旅客的出行需求及满意度出发，分析了影响客流分配的主要因素；根据开行方案中列车的运行区段及列车停站情况，构造了列车的运行网络；结合旅客的出行心理，给出了将旅客出行成本折算成旅客满意度的方法．在此基础上，建立了确定裔流分配的多目标线性规划模型，模型体现了旅客对列车选择的主动性．通过研究影响客流分配的相关因素，给出了路网客流的合理分配方法.     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律，以整个航空出行链为视角，综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好，构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性，提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性，基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型，基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型，将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解，从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明，机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态，调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

基于Logistic回归模型的高铁客运市场细分

本文以渝利高铁的旅客运输市场为研究对象,通过设计并发放SP/RP调查问卷,获得4 164份沿线旅客出行特征与自身特征的随机样本数据。通过分层抽样并构建基于Logistic回归方法的分类模型对样本数据进行处理,进而进行客运市场细分,得到三个细分子市场:外出务工型、非经济出行型和商务出行型。然后从年龄、月收入与职业等3个指标进行子市场的特征描述,其分析成果有助于渝利高铁运营者为实现客运效益最优进行差异化产品设计。     

基于手机信令数据的旅客联程出行时空特征分析方法

为高效准确地识别旅客联程出行方式,基于旅客联程出行行为特征,引入不同运输方式场站地理位置、场站数据取样最佳半径、旅客行驶速度等关键参数,对旅客手机信令数据进行筛选、校核和计算,提出了基于手机信令数据的旅客联程出行方式识别方法,同时测算了不同运输方式场站数据取样最佳半径。以2018年国庆假期广东省内旅客出行为例进行分析,剔除了约98%的无关信令数据。分析结果显示,广东省内公铁联运出行比例最高,广州、深圳两大枢纽城市的客流集疏运效应突出,广佛城际出行联系较为密切,佛山机场的潜力较大。研究表明,识别方法大幅降低了信令数据分析量和运算成本,方法原理和技术路线清晰,分析结果准确、符合实际。     

客流高峰期铁路客运组织策略探讨

客流高峰期需要对铁路运输能力进行重新分配、调整和加强.通过分析、总结高峰期客流的构成成分以及特性,比较客流高峰期与日常旅客运输组织的差异,从合理组织开行临时旅客列车、加强旅客售票组织,以及加强车站内部组织管理三方面来探讨客流高峰期旅客运输组织问题,为如何快速、有效地满足高峰期客流的出行需求、减轻高峰期铁路运输压力提供参考.     

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.     

北京南站高铁旅客特征与接驳交通体系改善

以京沪高铁开通为背景,对北京南站高铁客流特征和接驳交通体系存在的问题进行研究。首先,从职业构成、接送站人数、出行目的、接驳交通方式选择等分析了高铁旅客的特征。然后,对京沪高铁开通前后北京南站外围路网,以及地铁、公共汽车、出租汽车、社会车辆等接驳交通体系运行状况进行阐述。最后,针对高铁客流冲击下北京南站东西区车流量分布不均衡、落客区秩序混乱、出租汽车候车旅客滞留、夜间接驳交通能力不足等主要问题提出了改善建议。     

基于Kano模型的公路客运未来发展策略研究

为保证公路客运继续受到旅客的青睐及其市场份额,以北京市公路客运为背景,通过对其现状进行调查,分析其布局特征及客流特征,得出影响公路客运未来发展的因素;然后以旅客的需求为出发点,应用经济学中的Kano模型,并结合模糊聚类方法建立模型,对影响旅客出行需求因素的重要度进行排序;最后得出在旅客出行需求中,公路客运以其点对点直达占据绝对优势,以此为基础提出相应的策略,以期为公路客运可持续发展提供理论依据。     

基于旅客列车开行及停站方案的客流分配

客流分配是评价旅客列车开行方案的一个重要方面。通过分析旅客对列车选择行为的影响因素,旅客根据自己的意愿选择出行方案,考虑旅客乘坐列车的消费水平及拥挤费用,消费层次较高的旅客选择费用较高、旅行时间较短的乘车方案,消费层级较低的旅客选择费用较小的乘车方案,最终每个路段上的客流达到一个平衡状态。通过构造基于开行方案及停站方案的换乘网络,根据路段路径阻抗,利用梯度映射法进行求解该网络的客流分配模型,最终获得各OD对之间的多条出行路径方案。     

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.     

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.     

上海虹桥枢纽机场客流特性分析

首先对机场陆侧客流的特征进行了分析,机场陆侧客流在结构上主要分成航空旅客、机场通勤人员及迎送人员等三部分,同时体现出客流集聚性强和持续时间长的特点。在此基础上,详细分析了机场旅客在陆侧交通选择的影响因素。最后,以虹桥机场为例,进行了客流调查与分析。     

上海地区航空客流分析

通过对上海、南京等城市民航客流的调查,分析航空客流的结构、旅客交通方式选择的考虑因素,运用意向出行调查方法分析由航空转向高速铁路的比例及原因,认为高速铁路与航空的竞争主要集中在旅行时间、票价以及服务水平上。     

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。     

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。     

兰-武运输通道客流分担率分析及运营建议

兰-武运输通道是"丝绸之路经济带"黄金段河西走廊地区的重要运输通道.科学地分析预测该运输通道的客流分担率,对于确定项目投资规模,促进各种运输方式协调发展十分必要.基于兰-武城际铁路前期研究成果和旅客出行意愿调查,选取影响旅客出行方式的5个主要因素,采用Logit模型,建立其广义费用函数,利用极大似然估计法确定模型参数,分析各运输方式的客流分担率.研究结果显示,建成后的兰-武城际客运专线将吸引大量客流,使铁路客流分担率增加16.5%,最后提出了通道内各运输方式的运营建议.