基于动态购票需求的动车组重联决策方法研究

"一日一图"已经成为我国高速铁路常态化运营模式,单组重联决策已经成为高速铁路运营决策过程中的难题之一,随着以点带面的作业实践与数据的积累,构建科学的数学模型可以辅助重联决策。针对铁路局集团公司管内动车组列车,通过分析动车组列车重联,构建旅客购票与时间关系拟合模型,推导出旅客购票需求,构建动车组列车重联决策模型,给出判断决策准确度的方法。最后,以某铁路局集团公司动车组列车在清明节的售票数据为例,经过购票拟合需求数据分析及动车组重联决策判定分析,为基于动态购票需求的铁路动车组列车重联决策方法提供重要研究依据。     

基于旅客接受能力细分的我国高速铁路定价方法研究

为合理评判不同旅客群体对我国高速铁路票价的认知及接受程度,通过对旅客出行影响因素的基础性分析,结合问卷调查数据开展旅客细分,将高速铁路旅客群体按收入水平划分为低、中、高等收入3大群体。构建Logit模型与系统动力学组合模型对不同收入水平高速铁路旅客群体票价接受能力进行测算,以现行高速铁路票价为基础,提出在确保高速铁路公司合理利润的基础上满足不同旅客承受能力及心理诉求的多样化兼具可实施性的高速铁路票价方案,为我国高速铁路运价策略及票价产品设计提供理论与应用方面的有效支撑。     

基于客运市场旅客细分的高速铁路差异化定价研究

根据运输市场的需求灵活地调整票价,制定合理的票价体系,完善高速铁路票价机制,有利于发挥高速铁路运输的优势。选取宝兰客运专线票价的优化调整现状进行分析,运用客运市场旅客细分理论,将高速铁路不同旅客群体细分为商务型、公务型、通勤型、工学型、休闲型、潜在型旅客6大群体,基于客运市场旅客细分和高速铁路客运产品等级划分,构建高速铁路差异化定价多阶段双层规划模型,采用基于灵敏度分析的启发式算法实证分析宝兰客运专线票价调整优化。计算结果表明,基于不同种类旅客的最优票价调整对策可以提升高速铁路运营的收益,同时更能满足广大旅客的出行需求。     

高速铁路夕发朝至列车开行模式组合研究

在高速铁路夕发朝至列车客流的不断增加的条件下,少列单一开行模式的列车已难以满足旅客需求。从未来客流量增加的角度出发,针对高速铁路夕发朝至列车开行模式组合进行研究,从旅客始发终到满意度、时间惩罚成本和调度指挥组织难度3个方面,建立列车开行模式组合优化模型。以京广高速铁路为例,采用遗传算法进行求解。结果表明,当列车数量较少时,高速铁路夕发朝至列车选择等线模式运行,随着列车数量的增加,部分列车开始选择下既有线运行,为高速铁路夕发朝至列车客流需求增加的情况下列车的开行模式提供研究支撑。     

不同等级城市高速铁路客运站客流特征分析

通过对不同等级城市高速铁路客运站进行旅客问卷调查,分析不同等级城市高速铁路客流基本特征、旅客出行特征和乘坐高速铁路意向,并结合调查统计分析客流特征的异同,提出合理优化各等级城市高速铁路客运站的列车发车频率、完善各中小城市高速铁路客运站与县市内交通的衔接、建立高速铁路票价市场化波动机制、提高高速铁路车站内部设施的便利性等建议。     

基于时段偏好的高速铁路列车停站方案双层规划方法

旅客出行需求不断提高,需要同时考虑旅客出行时段选择与运输企业效益,来优化调整高速铁路列车停站方案。针对一条拥挤的高速铁路客运走廊,分时段确定列车停站计划和开行频率,阐述影响旅客出行时段偏好的2个重要因素——吸引度与可达度,据此构建旅客出行阻抗函数,构建双层规划模型,上层规划是以运营成本最小为目标的整数规划模型,用于确定列车停站方案;下层规划是一个用户平衡模型,用于计算客流在停站方案上的分配结果。根据模型特点设计启发式算法,并通过算例对模型和算法进行验证和分析。研究表明,考虑旅客出行时段偏好优化高速铁路列车停站方案的方法,能更好地匹配旅客需求分布,为旅客提供优质服务。     

基于高速铁路换乘服务网络的随机用户均衡模型

高速铁路网络条件下,结合高速铁路旅客出行需求、客流结构和不同出行模式,将客流合理分配到高速铁路列车流,对提升列车能力利用率、提高换乘旅客出行的便利性和服务水平具有重要意义。构造高速铁路换乘服务网络,根据换乘服务网络特征,得到网络各类型弧段的阻抗函数,在此基础上提出基于高速铁路换乘服务网络的随机用户均衡模型,利用梯度投影算法对模型求解。算例通过与未考虑换乘条件的方法比较,结果表明该模型可以在一定程度上提升列车区间平均上座率。     

基于多项Logit模型的高速铁路客流分配实证研究

研究旅客对不同高速铁路列车产品的选择行为、定量分析不同列车间的客流分配规律,可以有效提高列车上座率。在综合考虑不同列车服务水平因素的基础上,根据随机效用最大化理论构建多项Logit模型,应用华东地区高速铁路旅客发送量的实际数据拟合模型并标定参数。结果表明,多项Logit模型具有较高的客流预测能力,列车出发时间范围、车票价格及列车停站次数对旅客乘车选择行为有显著影响,车票价格、列车停站次数与旅客乘车选择负相关。研究结论表明,预测不同列车客流分担率,结果与实际统计值偏差在5%以内,说明模型具有较好的预测能力。     

基于Kano模型的高铁动卧列车女性包房需求研究

为满足新时代女性多层次、个性化出行的需求,改善女性旅客乘坐高铁动卧列车的乘车体验,通过对高铁动卧列车女性包房进行研究,分析设立女性包房后旅客需求的影响因素。首先针对女性旅客旅行需求,从购票方式、旅行时间、车厢环境、服务设施、服务态度、增设项目6个维度设计问卷,通过信度效度检验后,采用Kano模型对旅客需求的属性类别划分为4类;其次利用Better-Worse满意度指数分析法确定用户需求重要度排序,认为女性包房需要满足购票方式、车厢环境、服务设施与增设服务4项需求;最后根据需求分析结果细化为8项具体功能,并在上海至广州的3对动卧列车上进行为期3周的试点,对旅客需求与列车功能的匹配度进行验证。研究结果可为探索高铁动卧列车女性旅客个性化服务提供参考和借鉴。     

基于多阶段双层规划模型的高速铁路差异化票价制定研究

为完善高速铁路票价机制,设计合理的票价体系,将市场化定价理念引入到高速铁路票价问题的制定当中,构建多阶段双层规划模型,即基于旅客市场细分条件下的第一阶段双层票价制定模型,以及考虑客运产品等级的第二阶段双层票价制定模型,并以京石城际铁路为例,对模型的可行性及合理性进行验证。结果表明,基于多阶段双层规划模型的高速铁路定价方式在提高铁路部门收益的同时降低了旅客的广义出行费用,并且为旅客提供了多种类型的票价选择,对我国高速铁路票价优化具有一定的理论和现实意义。     

高速铁路柔性时刻表编制研究

随着新兴信息技术与交通的不断融合发展,需求响应型交通已成为未来交通发展的新模式,而柔性时刻表编制问题是决定这一新模式能否在高速铁路应用的关键问题之一。基于旅客预约条件下的需求响应型高速铁路柔性时刻表编制问题,提出完全柔性和部分柔性2种编制模式,构建同时考虑列车开行收益和旅客平均偏差时间的双层优化模型,设计模拟退火算法求解,以厦深高速铁路为例进行案例分析。研究结果表明,柔性时刻表编制模型求解得出的时刻表能够较好地匹配旅客预约的出行时间,有效满足旅客预约需求,提高运营收益,对未来需求响应型高速铁路具有一定参考价值。     

基于旅客乘车选择行为的高速铁路列车开行方案优化研究

高速铁路列车开行方案应充分考虑旅客的乘车选择行为,尽可能满足旅客的乘车需求,提升高速铁路的服务质量,体现以人为本。引入非集计理论的Logit模型分析旅客的乘车选择行为,在此基础上建立高速铁路列车开行方案优化模型,协调优化高速铁路列车开行收益和旅客乘车选择满意度。根据模型多目标、非线性的特点设计粒子群优化算法,以某高速铁路为例对模型和算法进行实证研究。     

基于双层规划模型的高速铁路列车开行方案优化研究

基于高速铁路旅客高标准、高质量的出行需求,针对现有研究中双层规划模型存在的问题,均衡考虑运营企业利益和旅客需求,建立反映高速铁路旅客行为的双层规划模型.在客流分配的下层规划模型中根据服务网络结构,结合失败概率的换乘惩罚,采用合适的路径搜索算法进行客流分配,并基于客流分配结果对高速铁路列车开行方案进行评价.通过算例分析得到列车开行方案较优解,验证模型和算法的可行性.     

高速铁路夕发朝至旅客列车需求分析

高速铁路夕发朝至列车需求对于制订夕发朝至列车开行方案至关重要。以旅客出行关心的直接费用、时间损失、疲劳恢复等因素构建计算模型,通过有效时间价值和低效时间价值将时间损失和疲劳恢复转化为直接费用,并对有效时间价值和低效时间价值进行不同取值,得到综合费用。结果表明,在1 500~3 000 km的范围内,随着时间价值的提高,旅客选择高速铁路夕发朝至列车的可能性逐渐缩小;高速铁路夕发朝至列车主要的服务客户应为时间价值在50元/h以下并且距离不宜超过2 400 km的客流;高速铁路夕发朝至"D"字头列车较"G"字头列车对旅客而言具有更大的吸引力。     

面向供需协同的城际通道高速列车开行方案优化研究

探讨城际通道短距离多线路列车优化问题,建立城际通道高速列车开行方案优化模型,提升列车运输效益和服务水平。针对城际通道线路特点,以多线路、多列车类型为基础构造列车流路径网络;分析旅客出行费用偏差,将客票费用偏差和旅行时间费用偏差相结合考虑,通过引入旅客对不同因素的容忍度参数,提出旅客出行需求与运输供给的协同偏差,进而建立供需协同的城际通道列车开行方案优化模型。以模拟退火算法为基础,设计模型求解算法。最后通过算例进行仿真验证,结果表明,利用该方法得到的开行方案,能在满足旅客需求条件下,在列车运输效率、运营收益和服务质量方面得到一定程度的提高,从而为高速铁路列车开行方案优化提供新思路。     

基于高速铁路成本画像的定价预测模型研究

为了合理制定高速铁路项目票价，实现高速铁路可持续发展，提出一种基于高速铁路成本画像的定价预测模型，模型由潜在因子算法和卷积神经网络构成。对高速铁路可测量成本执行潜在因子算法，挖掘可测成本中包含的隐性特征，算法可以在有限的数据量下通过矩阵分解构造高速铁路成本画像，同时不需要以加载稀疏矩阵作为代价，有效减少硬件运行内存空间；将构造的高速铁路成本画像视为图像数据输入不同架构的卷积神经网络中，进行训练学习并预测定价。通过与多个基线模型进行比较，表明采用多个卷积层连接池化层预测高速铁路定价具备更高的精度，并研究新建高速铁路项目定价预测案例，结果表明预测结果与实际情况相符，为高速铁路定价预测研究提供参考。     

基于组合模型的高速铁路动车组需求量预测方法研究

为提高高速铁路动车组资源配置和运用效率,研究高速铁路动车组需求量预测方法。考虑高速铁路动车组运用特点,综合分析人口、GDP、高速铁路营业里程、列车开行方案等高速铁路动车组需求量内外部影响因素,构建基于组合模型的高速铁路动车组需求量预测模型。通过高速铁路动车组近远期需求量预测,运用历史数据对预测模型进行了验证。预测结果表明,平均绝对误差为3.56%,呈现出较高的预测精度,验证了该模型的有效性与可信度。     

高速铁路线路中断条件下列车开行方案研究

为完善应急条件下列车运输组织理论,提高铁路综合服务水平,针对突发事件造成高速铁路线路中断时列车开行方案的编制问题,以快速疏散滞留旅客为优化目标,将动车组车底运用数和旅客出行时间加以限制,构建高速铁路线路中断条件下列车开行方案的非线性整数规划模型,并针对模型特点设计模拟退火求解算法。运用模型和算法对某高速铁路线路进行实例分析,结果表明,采用上述模型和算法可以在快速疏散滞留旅客的同时保证列车的虚糜度较低,有效解决高速铁路线路中断条件下列车开行方案的编制问题,对铁路部门安全快速疏散旅客具有重要参考意义。     

高速铁路列车服务旅客满意度评价研究

从旅客的角度出发,通过分析高速铁路列车服务质量的影响因素,构建高速铁路列车服务旅客满意度评价指标体系,运用层次分析法确定各指标的权重系数。依据该评价体系建立高速铁路列车服务旅客满意度模糊综合评价模型,并通过实例验证模型的有效性。根据所收集的有效问卷信息,得到关于京沪高速铁路列车和福厦客运专线列车服务质量旅客满意度的量化评价结果,并根据评价结果提出相关建议。     

京沪400km/h高速铁路列车竞争力影响探析

新时代人民对于美好生活的需要已经从单一趋向多元,铁路客运需求将呈现多样化、差异化和个性化,对铁路客运产品在速度、价格和服务质量等方面都提出更高的要求。以铁路大提速运输市场份额提升和高速铁路列车客运量增长为切入点,分析列车速度与市场份额、旅客运量之间的关系,剖析高速铁路列车市场竞争力影响,构建Logit离散数学模型。以京沪高速铁路为例,探讨400km/h高速铁路列车运量预测,研究提出400km/h高速铁路列车可以扩大客流吸引范围,增加铁路客运量,提升高速铁路旅客市场竞争力。