基于需求分层的高速铁路供给特性对客运分担率的影响分析

高速铁路运输供给的两个核心要素为票价和运营速度,为细化分析其对不同旅客出行方式选择的影响,根据需求的两个主要特性即收入和出行距离对旅客进行层次划分。运用非集计离散选择模型,以出行时间、费用收入比为特性变量,分别对不同收入层次旅客建立效用函数并应用Logit模型求出相应的分担率函数。以票价和运营速度为自变量,分析其对不同层次旅客出行选择影响的程度和变化规律,为高速铁路运营策略调整提供参考。     

城际铁路列车开行方案优化分析

列车开行方案对城际铁路的运营组织至关重要,并直接影响着城际铁路运营效益。文中从旅客平均候车时间出发,提出城际旅客出行方便值的概念,基于城际铁路旅客出行方便值最大和运营组织效益最优,建立城际铁路客车开行方案优化模型,并设计该模型相应的算法。对城际铁路的运营管理决策有很好的借鉴意义。     

首列无线网络全覆盖和谐号动车组上线运营

<正>全路首列搭载无线网络Wi-Fi系统的和谐号动车组12月6日由杭州东站发出,正式投入运营。这标志着动车组Wi-Fi系统覆盖范围进一步扩大,将为更多旅客提供优质的出行服务。旅客在列车上高速上网、视频点播、移动办公都将一一实现。作为中国铁路动车组Wi-Fi系统建设和运营的主体,国铁吉讯提供     

基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析

基于累积前景理论研究了机场群旅客出行决策行为.针对不同出行需求的旅客,综合计划延误时间、票价、出行在途时间“可靠性”和“不可靠性”动态设置出行决策参考点,并考虑航班容量限制因素,构建了旅客出行选择模型,并将实证调查数据分别与累积前景理论和期望效用理论仿真结果进行对比验证.研究表明：前景理论模型能够有效地描述机场群航空旅客的出行路径决策过程,旅客选择行为随着出行目的不同而不同;与期望效用理论模型比较,该模型对描述航空旅客决策行为具有更好的适应性.因此,机场应根据自身市场定位并结合旅客有限理性特点优化航班频率、票价和航线网络结构.     

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.     

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.     

基于不确定旅客需求的高速铁路鲁棒列车开行方案研究

针对现实中旅客需求的不确定性，将旅客需求划分为必须满足的确定性旅客需求和可适当满足的波动性旅客需求，以极小化铁路运营公司总运营成本为目标，利用轻鲁棒技术，构建不确定旅客需求下高速铁路鲁棒列车开行方案优化模型。本文所提出的优化模型无需事先给出线路备选集，只需提前输入铁路走廊相关参数和旅客需求分布，即可得到旅客需求驱动的列车开行方案，避免了备选集合设置不合理对列车开行方案质量的影响。另外，通过引入线性化技术将模 型转化为整数线性规划模型，利用MATLAB平台调用GUROBI进行求解。最后，将模型应用到武汉-广州高速铁路走廊上，验证了其有效性。结果表明，优化后的方案能更好地处理旅客出行需求的不确定性，为编制高速铁路鲁棒列车开行方案提供一定的理论依据。     

城际公交车高峰时段发车间隔时间优化

面对城际客运通道城际铁路的发展,为满足城际公交旅客出行需求,综合考虑城际公交车辆的旅客分担率和竞争力的提高,将旅客到达公交始发站候车过程视为泊松过程,建立基于公交化运营组织模式的高峰时段车辆开行间隔时间不均等的优化模型,相应提出旅客候车等待时间的数学模型,并结合算例进行分析.     

城市轨道交通列车开行方案研究

通过以列车编组、最小时间间隔、列车上座率等为约束条件,建立以旅客出行成本最小和企业运营成本最小的非线性双目标整数规划模型,引入平均运距对乘客出行时间进行求解.通过对大连市快轨3号线主线开行方案的确定,来验证模型的合理性.计算结果表明,本模型得到的开行方案满足约束条件,符合旅客与企业双方的利益要求.     

基于NSGA-II算法的客运专线开行方案优化设计

旅客列车开行方案是客运专线旅客运输组织的核心和基础,是基于铁路企业运营成本和旅客出行费用,以铁路运行总成本最小化为优化目标,以路网运行线频率、路网总通过能力、路网载客能力需求为约束,运用NSGA-II方法求解双目标函数优化的"Pareto边界"问题,并在该边界上讨论所求目标函数的"最优解"。其算例结果分析表明:列车开行方案既能保证铁路企业的收益,又能够有效地提高旅客出行质量。     

基于铁路车站作业时间的高峰时段下旅客出行优化模型

目前针对旅客出行时刻与出行路径选择的研究虽然在一定程度上能够为旅客出行提供参考,但由于旅客的出行目的具有多样性,以至于限制了出行时刻与出行路径选择的精准性。本论文针对城市中的旅客到铁路车站乘车这一出行目的明确的出行行为进行模型构建,在传统的出行时刻与出行路径选择问题基础上考虑旅客在铁路车站的作业时长,并在模型中引入经济学思想,针对旅客乘车紧急程度的不同在高峰时段分析不同出发时刻时间成本最低的出行路径,从而为旅客提供精准的出行时刻与出行路径参考。论文结尾通过对一个具体算例进行分析,证明了模型的正确性与适用性。     

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.     

预测通道客运分担率的MNL模型特性变量选取

基于非集计离散选择模型理论,结合通道内各种运输方式特性,给出了在运用MNL模型预测通道客运分担率时特性变量的选取原则。分析了影响旅客出行方式选择的出行时间、安全性、舒适性、方便性、费用等因素间的关系以及各因素作为特性变量的适应性,认为在运用MNL模型预测通道客运分担率时应选取出行时间、费用收入比和发车频率作为特性变量,并给出了各特性变量的取值标定方法。结合旅客出行特征调查数据,进行了实证分析和各个特性变量灵敏度分析,得出制定客运专线运营策略时应主要考虑出行时间、费用和出行者收入变化影响的结论。     

基于出行行为的铁路出行信息传递指数模型

为了准确评价铁路出行信息的传递水平,基于出行链,分析了铁路旅客出行行为特性,建立了铁路旅客出行信息搜寻模型。基于出行决策特征,分析了旅客的出行信息需求,描述了出行全过程的信息需求强度分布,利用物元分析方法建立了出行信息传递指数模型,以评价出行信息传递水平。评价结果表明:中国铁路客运出行信息传递处于一般水平,旅客进行出行信息搜寻的便捷性较差,已对旅客出行满意度造成显著影响,因此,必须改进目前的出行信息传递模式,积极推进公众出行信息服务系统的建设,以提高出行信息的传递水平。     

基于手机信令的全社会公路旅客出行量测算方法

为了准确统计全社会公路旅客出行量,针对传统公路客运量统计口径小、覆盖范围不全、无法全面反映公路旅客实际出行情况的问题,基于手机信令数据,通过用户位置识别、旅客出行链整理、旅客出行方式判别、城区范围划分及数据多层扩样,构建了全社会公路旅客出行量测算方法.为了验证所建方法的准确性和合理性,以京津冀地区的手机信令数据为例,对...     

机场群运行方式下的航班时刻与频率优化模型

针对枢纽机场的拥堵问题,提出了机场群航班时刻与频率优化策略.应用运输需求管理理论,以旅客最小出行损失时间为目标函数,以旅客流失率与航空公司客座率为约束条件,建立了基于机场群运行方式的航班时刻与频率优化模型.根据机场群内5个机场的地面交通时间与枢纽机场的航班数量与平均延误的关系,将机场群内各个机场的旅客需求进行分类,采用k-means聚类算法,计算了航班时刻与频率、旅客出行损失时间、机型与数量分配方式.计算结果表明:在机场群运行方式下,旅客需求分为7类,满足全部旅客需求的航班数量为11个,旅客出行损失时间为123 403 min;在独立运行方式下,旅客需求分为8类,满足全部旅客需求的航班数量为13个,旅客出行损失时间为165343 min;在机场群运行方式下,采用遗传算法求得的满足全部旅客需求的航班数量为11个,旅客出行损失时间为126119 min.     

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。     

一种基于社交网络的民航新旅客成长性预测方法

对于一个高效的客户关系管理系统而言,预测客户成长性是必不可少的环节．本文尝试根据新旅客的短期历史出行数据对其未来价值成长性进行预测．为了克服新旅客历史出行记录稀少而导致无法准确预测的缺陷,提出了一种基于旅客社交网络的预测方法．首先根据旅客历史出行记录构建旅客同行网络;然后分另lj从旅客个体和旅客关系的角度构建多种分类特征,用来进行旅客成长性预测;最后提出了一种结合个体预测与关系预测的组合预测模型,以达到准确预测的目的．在某航空公司的真实数据集上进行实验,证明了本文提出的方法对民航新旅客未来价值成长性的推断是有效的．     

随机稳定性配流规划的客运专线列车开行方案模型

为适应我国客运专线高、中速列车混跑的运营要求,提高开行方案的随机鲁棒性,根据图论、概率论和期望值建模的基本思想,构建了符合路网系统运能的旅客列车开行方案的多目标随机期望值规划模型,设计了带有随机模拟的多参数级联遗传算法.算例结果表明:当列车与旅客出行的路径绕行率均为1.4、周期为60 min、列车K-短路参数为3和旅客出行路径K-短路参数为8时,经600代进化后求得满意解,用该算法能够得到满足路网线路通过能力、不同速度的运行线系统运能和路网旅客出行需求等约束条件的开行方案和配流方案,且具有高鲁棒性.