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图书分类

Book classification
  1. 旅客出行需求是编制列车开行方案、优化票额分配和制定售票计划等一系列运输计划编制和进行收益管理的基本输入数据。随着高铁网络化运营,对于在出行需求总量得到满足的前提条件下,旅客同时希望自身的出行需求得到及时响应,即满足高铁旅客的时变需求。于是,精准预测高铁客流时变需求数据是编制高质量的运输计划和制定科学决策的依据。本书主要介绍高铁客流时变需求预测理论,内容分为时变需求分布估计和日客流量预测这两部分:分...查看更多
  2. 前  言
    旅客出行需求的相关信息是编制列车开行方案、优化票额分配和制订售票计划等运输组织优化和收益管理的基本输入数据。随着高铁网络化运营进程的推进,铁路的运输能力得到了极大提升,旅客对于高铁所提供的运输服务也有了进一步的要求:在出行需求总量得到满足的前提条件下,同时希望自身的出行需求得到及时响应,即满足高铁旅客的时变需求。于是,精准预测高铁客流时变需求是编制高质量的运输计划和制定科学管理决策,进而保证高铁服务质量和提高运营效率的基本前提。
    本书针对如何获取高铁客流时变需求这一问题进行理论研究。根据高铁客流时变需求的特点,将其分解为时变需求分布估计和日客流量预测两个子问题。针对时变需求分布估计问题,分别设计了基于客流量的高铁旅客时变需求分布逆分配估计法和基于购票记录的最大熵估计模型。针对日客流量预测问题,设计了适用于中期预测的双层平行小波神经网络模型。本书编写过程中的主要工作和本书的创新点如下:
    (1)对高铁客流时变需求预测问题进行了剖析。提出获取高铁客流时变需求需要解决的核心问题是时变需求分布估计和高铁日客流量预测;其中,前者需要解决的核心问题是如何消除列车运行图、列车能力、票价费用等因素对高铁旅客出行选择的影响,以获得一天内高铁旅客在运营时间段的出行需求分布;而后者需要解决的核心问题是如何保证在进行中期日客流量预测(120天左右)时预测精度。
    (2)设计了基于客流量的时变需求分布逆分配估计方法。模拟高铁旅客购票选择过程,以任意有效乘车方案能力利用饱和或车票售罄(简称能力饱和)为分界点,将O-D间的整个购票过程划分为若干购票阶段。提出了优于关系链模型,体现各个乘车方案之间的能力饱和顺序;然后结合最长优于关系链,提出了两种典型的乘车方案饱和情况,并基于这两种典型情况分别设计了单购票阶段逆向分配估计法和多购票阶段逆向分配估计法,通过算例测试和参数灵敏度分析验证了方法的有效性。
    (3)建立了基于购票操作数据的时变需求分布最大熵估计模型。从铁路售票系统中提取信息来构建旅客购票操作链和预售期各时刻的可用乘车方案集,结合这两者信息,并利用屋顶模型设计了推算旅客期望出行时间范围的方法,然后,基于各旅客的期望出行时间范围,建立了时变需求最大熵估计模型并设计了对应的求解算法,并且通过算例一展示了算法计算详细过程,再通过算例二检验了最大熵估计算法的精度和有效性。
    (4)提出了高铁旅客日客流量中期预测方法。在对历史数据特征进行分析的基础上,构建了高铁旅客日客流量预测的DLP-WNN双层平行小波神经网络模型。其原理是通过综合两个平行的小波神经网络的输出结果来获得预测输出,该方法既可以延续近期日客流量的总体趋势,又体现了不同日期(特别是节假日)之间的需求量的差异,以此保证进行中期预测(120天左右)的精度,并且通过京沪高铁中四种不同出行距离的典型O-D进行日客流量预测,验证和评价了所提出的预测模型。
    全书由魏堂建撰写,研究生韩忠贵、秦昙和陶乐风负责了部分图表的编辑工作,本科生黄生辉、刘妍、苗菁菁对参考文献和附录进行了更新和整理。中南大学博士生导师史峰教授对本书的出版提出了宝贵的指导意见,在此表示衷心感谢;同时感谢中南大学李夏苗教授、符卓教授、王璞教授、邓连波教授、秦进教授和徐光明副教授积极推动本书的出版;感谢华东交通大学交通运输与物流学院的领导及同事在作者编写本书过程中提供的帮助和支持。
    鉴于作者水平有限,书中难免存在疏漏之处,敬请各位同行专家学者批评指正,以使该书得到不断完善,为高速铁路的发展尽献绵薄之力。

    魏堂建               
    2020年10月于华东交通大学孔目湖畔
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  1. 第1章  绪  论 1
    1.1  研究背景 1
    1.2  研究意义 2
    1.3  研究思路 5
    1.4  研究内容 6
    1.5  小  结 8
    第2章  国内外文献综述 9
    2.1  时变需求分布估计国内外研究 9
    2.2  旅客日客流量预测国内外研究 16
    2.3  小  结 18
    第3章  高速铁路旅客时变需求预测问题分析 19
    3.1  时变需求分布估计问题分析 19
    3.2  日客流量预测问题分析 24
    3.3  小  结 24
    第4章  旅客购票选择过程及客流分配屋顶模型 25
    4.1  屋顶模型和有效乘车方案集 25
    4.2  有效乘车方案吸流区间 28
    4.3  旅客购票选择过程及购票阶段划分 29
    4.4  小  结 30
    第5章  时变需求分布逆向分配估计法 31
    5.1  逆分配估计法原理 31
    5.2  单购票阶段逆向分配估计法 38
    5.3  多购票阶段逆向分配估计法 49
    5.4  有效性检验 59
    5.5  小  结 60
    第6章  时变需求分布最大熵估计法 62
    6.1  当前可用乘车方案集及购票操作链 62
    6.2  旅客期望出行时间范围推算 65
    6.3  时变需求分布最大熵估计 74
    6.4  算例分析一 80
    6.5  算例分析二 90
    6.6  小  结 99
    第7章  高速铁路日客流量中期预测 100
    7.1  旅客日客流量特征提取 100
    7.2  预测模型及方法 108
    7.3  算例分析 115
    7.4  小  结 125
    第8章  结论与展望 126
    参考文献 129
    附  录 139
    附录1  BJ—CZ各种预测方法结果对比表 139
    附录2  BJ—QF各种预测方法结果对比表 144
    附录3  BJ—NJ各种预测方法结果对比表 149
    附录4  BJ—SH各种预测方法结果对比表 154
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  2. 魏堂建,华东交通大学交通运输系副主任,江西省重点智库江西省高铁发展研究中心研究员,世界交通运输大会(WTC)铁路客运组织委员;主要从事高铁客运组织优化等领域的研究工作;先后主持/参与了4项国家级科研课程

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