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《中国铁道科学研究院》 2017年
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基于旅客行为分析的高速铁路收益优化研究

李丽辉  
【摘要】:随着高速铁路客运专线的不断建成和投入使用,越来越多的旅客选择高铁出行。面对航空和公路的竞争,高速铁路如何在现有的运输能力条件下,提升服务能力和提高铁路收益是摆在运营管理者面前的重要课题。因此,本文借鉴航空的收益管理经验,结合中国高速铁路现状,分析了收益管理理论在高速铁路的可行性和局限性,并提出基于旅客行为分析的收益优化框架。论文围绕高速铁路旅客行为分析和收益优化展开,从旅客行为分析的角度研究了高铁旅客的行为特征及市场细分,并从预测角度进行高铁短时客流预测及空间分布预测;从收益优化的角度重点阐述高速铁路的价格策略优化和多等级价格策略下高速铁路的席位管理优化,结合收益管理的理论和方法,为铁路客运部门提供科学、合理的决策参考。论文通过文献检索、数据的统计挖掘、模型设计、演绎分析等方法,从以下四个方面具体研究了高速铁路收益优化的方法:1、从旅客行为分析的角度,本文先基于RFM旅客价值模型、AHP层次分析理论和模糊聚类方法对高速铁路的旅客进行旅客价值市场细分,之后基于调查问卷数据对旅客在票价折扣条件下增加出行的概率采取了非集计模型计算,最后通过统计数据分析总结旅客的出行特点并提出相应的收益优化方向。2、针对旅客行为分析中的客流预测分析,本文首先分析高速铁路客流的影响因素、时间特点和空间特点。再结合高铁客流的影响因素,建立基于随机森林回归的短时客流预测模型,并对影响因子的重要性进行评价。最后对高铁的空间客流分布采用灰度模型和双约束重力模型组合预测的方式进行预测。客流的时间和空间预测,让高铁收益优化在预测数据的基础上采取合适的价格策略和席位管理方案,从而达到最大化收益的目的。3、价格策略是高铁收益优化的核心,本文根据铁路价格策略现状和存在的问题,提出基于市场细分的最优定价模型。考虑到与其他交通方式的竞争,提出竞争条件下差别定价模型。此外,本文研究了预售期内动态折扣票价模型,结合退票风险概率模型,提出了每种折扣的预售起始和结束时间。价格策略是高速铁路收益优化的实现。4、存量管理是完成收益优化的必要手段。基于市场细分的多等级票价策略,设计了单列车多区段及多列车不同停站的席位管理优化模型,根据粒子群算法,求解席位存量控制结果,并与单一票价进行对比,验证了列车需求不紧张时,多等级价格策略和适当的席位存量管理可以提高列车的收益。基于价格策略的席位管理是高速铁路收益优化的进一步实现。
【关键词】:高速铁路 收益管理 客流预测 价格策略 席位控制
【学位授予单位】:中国铁道科学研究院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F532;F592
【目录】:
  • 致谢4-5
  • 摘要5-6
  • Abstract6-16
  • 1 引言16-30
  • 1.1 研究背景16-19
  • 1.2 研究意义和目的19-21
  • 1.3 国内外研究现状21-25
  • 1.3.1 旅客行为分析21-24
  • 1.3.2 收益优化策略24-25
  • 1.4 研究思路及主要研究内容25-30
  • 1.4.1 研究内容25-27
  • 1.4.2 研究方法27-28
  • 1.4.3 论文框架28-30
  • 2 收益管理理论及高速铁路客运收益优化框架30-48
  • 2.1 收益管理理论背景30-37
  • 2.1.1 收益管理的产生和发展30-32
  • 2.1.2 收益管理的适用行业特征32-33
  • 2.1.3 收益管理的核心要素33-34
  • 2.1.4 收益管理的流程34-37
  • 2.2 高速铁路收益优化可行性分析37-43
  • 2.2.1 宏观背景分析37-38
  • 2.2.2 业务适用性分析38-39
  • 2.2.3 市场环境分析39-40
  • 2.2.4 技术条件分析40-41
  • 2.2.5 与航空收益管理差异性分析41-43
  • 2.3 基于旅客行为分析的收益优化框架43-47
  • 2.3.1 现行高速铁路运营体系局限性分析43-44
  • 2.3.2 基于旅客行为分析的收益优化框架44-47
  • 2.4 本章小结47-48
  • 3 高速铁路旅客市场细分及行为分析48-74
  • 3.1 基于旅客价值模型的旅客市场细分48-61
  • 3.1.1 高速铁路客运RFM模型49-50
  • 3.1.2 AHP层次分析理论50-52
  • 3.1.3 模糊聚类过程分析52-55
  • 3.1.4 基于旅客价值的模糊聚类模型55-59
  • 3.1.5 市场分析结果59-61
  • 3.2 基于价格折扣条件的旅客出行选择研究61-66
  • 3.2.1 旅客问卷数据分析61-63
  • 3.2.2 价格折扣条件旅客出行选择的非集计模型63-65
  • 3.2.3 求解及结果分析65-66
  • 3.3 基于统计数据的旅客行为分析66-73
  • 3.3.1 旅客属性特征及出行特点分析67-70
  • 3.3.2 购票渠道及规律分析70-72
  • 3.3.3 席别特征及同行人数分析72-73
  • 3.4 本章小结73-74
  • 4 铁路短时客流预测及空间分布预测74-98
  • 4.1 高速铁路客流影响因素分析74-81
  • 4.1.1 高速铁路客运量影响因素分析74-76
  • 4.1.2 高速铁路客运量时间特点分析76-78
  • 4.1.3 高速铁路客运量空间特点分析78-81
  • 4.2 基于随机森林回归的短时客流预测81-89
  • 4.2.1 常用短时客流预测算法分析81-82
  • 4.2.2 基于随机森林回归的短时客流预测模型描述82-85
  • 4.2.3 短时客流预测结果分析85-87
  • 4.2.4 客流影响因子重要性评价87-88
  • 4.2.5 模型防止过拟合评价88-89
  • 4.3 高铁客流空间分布预测89-97
  • 4.3.1 一般重力模型89
  • 4.3.2 改进双约束重力模型89-91
  • 4.3.3 灰度预测模型91-94
  • 4.3.4 基于重力模型和灰度模型的空间客流预测94-97
  • 4.4 本章小结97-98
  • 5 基于收益管理的价格策略优化98-114
  • 5.1 铁路客运票价策略现状及存在问题98-101
  • 5.1.1 我国铁路客运票价组成98-99
  • 5.1.2 高速铁路现行客运差别定价措施99-100
  • 5.1.3 铁路客运票价策略局限性100-101
  • 5.2 基于市场细分的最优定价策略研究101-104
  • 5.2.1 基于市场细分的最优定价模型101-103
  • 5.2.2 最优定价实例103-104
  • 5.3 竞争条件下差别定价策略研究104-110
  • 5.3.1 差别定价理论104-107
  • 5.3.2 竞争条件下的差别定价模型107-109
  • 5.3.3 与航空竞争的定价实例109-110
  • 5.4 预售期内差别定价策略研究110-113
  • 5.4.1 预售期内动态折扣票价模型110-113
  • 5.4.2 预售期内动态折扣票价实例113
  • 5.5 本章小结113-114
  • 6 多等级价格策略下高速铁路席位管理优化114-132
  • 6.1 存量控制理论114-119
  • 6.1.1 存量控制理论发展114-116
  • 6.1.2 存量控制分类116-118
  • 6.1.3 动态嵌套存量控制118-119
  • 6.2 列车多区段席位静态嵌套管理优化119-123
  • 6.2.1 单列车多区段席位管理模型119-120
  • 6.2.2 多列车不同停站席位管理模型120-121
  • 6.2.3 模型求解粒子群算法121-123
  • 6.3 实例验证123-131
  • 6.3.1 单列车单一票价123-125
  • 6.3.2 单列车多等级票价125-127
  • 6.3.3 多列车单一票价127-129
  • 6.3.4 多列车多等级票价129-131
  • 6.4 本章小结131-132
  • 7 总结与展望132-135
  • 7.1 总结132-133
  • 7.2 展望133-135
  • 参考文献135-140
  • 作者简历及科研成果清单140-142
  • 学位论文数据集142-143
  • 详细摘要143-150

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