基于出行频率与距离的高铁乘客出行特征研究
我国高铁客运站服务特征及管理策略研究-以北京南站为例
我国高铁客运站服务特征及管理策略研究-以北京南站为例彭芬【摘要】In this paper, based on an analysis of the characteristics of the high-speed railway passengers, we studied the characteristics of the high-speed railway passenger transportation service, and then, in view of the challenges currently encountered in the development of the high-speed railway passenger transportation industry, proposed the strategies for the management of the high-speed railway passenger stations.%我国高铁在快速发展期中面临着诸多机遇与挑战，对客运站的组织管理、内外协同、设备管理、应急组织等提出了更高要求。
基于高铁旅客特征的分析，进一步研究高铁客运服务特征，结合当前高铁客运发展面临的挑战，从内部协同、外部协同、应急程序化、弹性组织、设备设施和车站管理六个方面提出高铁客运站管理策略。
【期刊名称】《物流技术》【年(卷),期】2016(035)006【总页数】5页(P24-28)【关键词】高速铁路;客运站;服务特征;管理策略;北京南站【作者】彭芬【作者单位】中央民族大学管理学院，北京 100081【正文语种】中文【中图分类】TU248.16我国高速铁路正处于快速发展时期，至2020年将形成1.6万km的高速铁路网，这将对交通运输格局、区域经济发展及人们的生活方式产生重大的影响，也意味着更多的高铁客运站将进行建设并投入使用。
基于数据挖掘的高速铁路客流时空分布特征分析
基于数据挖掘的高速铁路客流时空分布特征分析摘要：基于武广高铁售票数据，分析了武广高速客流时空分布规律。
在客流空间分布方面，分析了不同客运节点以及不同旅行距离的客流特征，并计算了跨线列车本线客流和跨线客流的比例。
在客流时段分布方面，首先分析了不同节假日对于客流产生的影响，其次按照列车时刻划分了客流出行时段，对于一日内不同车站以及区间的客流时段性出行规律进行了总结。
结论表明：旅客出行的时空分布特征受车站位置、出行距离以及节假日影响较大。
关键词：武广高速铁路；客流特征；时段分布；空间分布中国高速铁路的发展提升了铁路服务品质，满足了旅客更高层次的出行需求。
深入了解并掌握客流的分布规律对于优化列车开行方案，提升客运产质量以及合理有效利用运输资源具有重要的意义。
近年来不少学者对于高速铁路客流出行特性进行了分析。
韦胜[]对京沪高铁客流时空分布格局和站点客流日变化规律进行了分析；崔丽[]对郑西高铁乘客出行偏好以及消费特征进行了相关研究；张蕾[]揭示武广高铁的客流时空分布特征及客流变化规律，提出一种新的短期客流预测方法；王静[]归纳了北京地铁车站客流时空分布差异性特征规律，并进一步分析了进站客流和换乘站客流特征以及进出站客流接驳特征；张伯敏[]基于沪杭高铁的客流变化情况以及实际存在的问题，研究了旅客出行行为特征；雷莲桂[]以郑西高铁洛阳龙门站客流数据为基础，分析了高铁客流特征与客运市场运营现状。
王瑶[]通过调查分析了分析京广高速铁路客流特征，基于调查分析提出优化京广高速铁路列车开行方案的建议。
蒋学斌[]通过分析京沪高速铁路在时间、空间上的客流特征及客流的增长趋势，对京沪高速铁路营销策略提出相关建议。
本文在借鉴以上研究方法及研究成果的基础上，以高速铁路售票数据为研究基础，运用数据统计、分析和挖掘等手段，通运营后的武广高铁客流特征进行分析。
主要包括不同车站以及不同旅行距离客流空间分布特征，节假日客流以及一日内客流时段分布特征等方面。
基于多源数据的高铁游客画像研究
基于多源数据的高铁游客画像研究
高铁旅游是指通过高速铁路交通工具进行旅行和游览的方式。
随着高铁网络的不断完善和推广，越来越多的游客选择乘坐高铁进行旅行，这也给高铁旅游产业带来了巨大的发展机遇。
为了更好地了解和满足高铁旅游的需求，进行高效的产品推广和市场营销，研究高铁游客的画像成为了一项重要的课题。
高铁游客画像研究的目的是通过收集和分析多源数据，揭示不同游客群体的特征和行为习惯，以便于制定相应的营销策略和产品定位。
多源数据主要包括高铁车票数据、旅行社数据、酒店数据、景区数据等。
通过对这些数据的深入挖掘和分析，可以得出以下几个方面的研究成果。
高铁游客画像研究可以揭示不同游客群体的特征。
通过对高铁车票数据的分析，可以得到游客的出行目的、出行时间和出行频次等信息。
一些游客可能多数时间是因公而乘坐高铁出行，他们的出行时间可能更加灵活，有较高的出行频次。
而一些游客可能是因私而乘坐高铁出行，他们的出行目的可能更加多样化，有较高的出行时间。
通过对这些特征的深入研究，可以更好地了解不同游客群体的需求和喜好，从而精确地制定相应的产品推广策略。
高铁游客画像研究可以揭示不同游客群体的需求和满意度。
通过对旅行社数据和景区数据的整合和分析，可以得到游客在高铁旅行过程中的需求和满意度评价等信息。
一些游客可能对高铁的速度和准点性比较关注，他们更注重出行的效率和便利性。
而一些游客可能更注重旅行的品质和体验，他们更注重景点的品质和服务质量。
通过对这些需求和满意度的深入研究，可以更好地了解游客的期望和需求，从而精确地提供相应的产品和服务。
基于运动轨迹的高铁用户识别方法与流程
基于运动轨迹的高铁用户识别方法与流程下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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高铁旅客行为数据分析与应用研究
高铁旅客行为数据分析与应用研究随着科技的不断进步和人们生活水平的不断提高，旅游业得到了蓬勃发展。
而其中的高铁旅游更是成为了人们出行的首选，因为它具有高速、便捷、安全、舒适四大特点，深受旅客喜爱。
然而，高铁旅游也带来了一个问题：如何更好地了解旅客的需求和行为，以便提供更加满意的服务？这时候，大数据技术就派上用场了。
高铁旅客行为数据分析与应用研究，不仅可以有效解决上述问题，还可以为高铁旅游行业的发展带来巨大的推动力。
首先，高铁旅客行为数据分析，可以帮助旅游企业更好地了解旅客的需求，从而提供更加优质的服务。
通过对旅客乘车时间、出行目的、出行偏好等数据进行统计和分析，企业可以了解旅客的需求模式，以便为旅客提供更加个性化的服务。
比如，某些旅客更喜欢下午乘车，因此，企业可以在这个时间段内加大车次的运营量，以满足旅客的出行需求。
此外，还可以据此制定针对性的营销策略，比如，向乘坐高铁出行的旅客推送旅游资讯、提供特惠优惠等。
这些举措不仅可以满足旅客的需求，还可以提高企业的竞争力和盈利能力。
其次，高铁旅客行为数据分析，还可以为旅游研究提供有力支持。
通过对旅客的出行数据进行分析，可以深入研究旅游市场的发展趋势，从而为旅游行业的调研、产品开发和推广提供参考和依据。
比如，在某个区域，随着高铁网络的不断扩张，旅游资源逐渐开发，固定时期内，旅客出行的人数和流向等数据，可以为旅游研究提供宝贵的信息，探寻这个地区的旅游热点、人群偏好、旅游方式等，从而推出更有针对性、吸引力的旅游产品。
最后，高铁旅客行为数据分析，也为高铁旅游行业的管理提供了有效手段。
通过对旅客的出行数据进行分析，可以监测车次客流情况、预警客流高峰、实时调配车次规划，从而优化运营安排。
比如，通过对高铁旅客行为数据分析，可以事先预测哪些车次会出现客流高峰，提前做好增开车次、加密班次、加强物流运输配套等准备工作，避免出现旅客滞留、拥堵和安全问题。
总之，高铁旅客行为数据分析与应用研究，不仅可以为旅游企业提供更优质的服务，还可以为旅游研究提供有力支持，同时也为旅游行业的管理提供了有效手段。
铁路旅客群体特征及应用
收入水平特征
低收入群体
月收入低于5000元，主要包括部分学生和低收入职业人群，出 行目的多为旅游和探亲访友。
中等收入群体
月收入5000-10000元，主要包括白领、专业技术人员等职业人 群，出行目的多为商务出差、旅游和探亲访友。
高收入群体
月收入10000元以上，主要包括企业高管、高级技术人员等职业 人群，出行目的多为商务出差、旅游和探亲访友。
铁路旅客群体在列车车型选择中的应用
旅客出行需求分析
01
针对不同旅客群体的出行需求和偏好，选择合适的列车车型，
提供差异化的运输服务。
列车编组优化
02
根据旅客群体的需求和特点，优化列车编组，提高列车的运输
效率和旅客的舒适度。
列车设备配置
03
根据旅客群体的需求和偏好，配置合适的列车设备和设施，如
ห้องสมุดไป่ตู้
座位类型、餐饮服务等，提高旅客的满意度。
04
铁路旅客群体研究的局限 与展望
研究方法的局限性
抽样方法不科学
在铁路旅客调查中，由于旅客的流动性大，采用简单随机抽样方法可能存在偏差 ，导致样本代表性不足。
调查手段单一
目前针对铁路旅客的调查手段主要集中在问卷调查上，但这种方式无法获取旅客 的实时动态信息，可能造成数据失真。
数据获取的局限性
数据保护问题
铁路运输企业应加强与其他交通方式的合作，实现多式联运，提高运输 效率和旅客出行体验。
针对不同类型铁路旅客的出行需求和行为特征，铁路运输企业应加强与 城市规划部门的沟通和合作，优化城市公共交通布局和规划，提高旅客 出行的便捷性和舒适性。
06
参考文献
参考文献
参考文献1
该文献提供了关于铁路旅客群体特征 的详细数据和分析。它描述了不同年 龄、性别、职业和地区的旅客在乘坐 铁路时的差异，包括他们的出行目的 、时间、频率和偏好等。此外，该文 献还讨论了这些特征对铁路运输服务 的需求和改进方向的影响。
基于大数据分析的高铁客运需求预测与优化研究
基于大数据分析的高铁客运需求预测与优化研究高铁客运需求预测与优化研究是近年来越来越受到关注的热点领域。
随着社会经济的快速发展，人们对高速、便捷、安全的交通方式需求不断增加，尤其是高铁这一现代交通工具的兴起，为人们提供了更加便利的出行方式。
基于大数据分析的高铁客运需求预测，可以帮助运营管理者合理调配资源、提前做好应对措施，以满足不断增长的客运需求。
同时，通过对客运需求进行优化研究，可以优化线路规划、列车运行时刻表等方面，提高高铁运输效率，优化运营成本。
首先，基于大数据分析的高铁客运需求预测，需要借助数据分析技术和算法模型。
运营管理者可以收集历史客运数据、影响因素数据等，通过数据挖掘、机器学习等技术，建立客运需求预测模型。
通过预测模型的输出结果，可以及时了解客流量变化趋势，预测未来客运需求，从而帮助决策者制定合理的运输计划。
其次，在高铁客运需求预测的基础上，进行优化研究可提高高铁运输的效率和准确性。
通过研究列车运行时刻表、换乘节点等因素，运营管理者可以通过模型计算和实际调整，提高列车运行的速度和频率，减少换乘时间，缩短旅客出行时间，提升高铁出行的顺畅度和舒适性。
此外，高铁客运需求预测与优化研究中还需要考虑线路规划的问题。
运营管理者可以基于大数据分析的结果，结合人口分布、交通状况等因素，进行线路规划的评估与优化。
同时，还可以考虑与其他交通出行方式的衔接，提高高铁与其他城市交通的配合度，进一步增强高铁的整体竞争力，满足不同乘客的出行需求。
高铁客运需求预测与优化研究的目标是在满足社会公众出行需求的同时，实现高铁运输的经济效益最大化。
在实际应用中，可以通过大数据分析技术，发现隐藏在海量数据中的规律和模式，及时调整运输计划，避免拥挤和滞后等问题发生。
然而，在进行大数据分析的过程中需要注意隐私保护。
高铁客运需求预测与优化研究所依赖的数据多来自于个人的出行记录、购票信息等，因此必须保护用户的个人隐私。
运营管理者和相关部门应制定相应的数据保护措施和政策，确保用户个人信息被合法、安全地使用。
基于Logit模型的公路运输旅客高铁出行意向分析
基于Logit模型的公路运输旅客高铁出行意向分析【摘要】本文基于Logit模型对公路运输旅客高铁出行意向进行了分析。
在介绍了研究背景、研究目的以及研究意义。
在首先介绍了Logit模型的基本原理，然后详细解释了高铁出行意向分析方法，接着描述了变量选取与数据处理的过程，最后给出了Logit模型分析结果和影响公路运输旅客选择高铁出行的因素。
在总结了高铁出行意向的影响因素，评估了Logit模型的有效性，并提出了相关政策建议。
通过本研究，可以更好地了解公路运输旅客选择高铁出行的决策过程，为高铁出行意向的预测和政策制定提供参考依据。
【关键词】高铁出行意向、Logit模型、公路运输旅客、分析、变量选取、数据处理、分析结果、影响因素、有效性、政策建议1. 引言1.1 研究背景随着信息技术的发展，研究者们开始利用Logit模型来分析公路运输旅客选择高铁出行的意向。
Logit模型是一种经典的选择模型，能够量化不同因素对于选择行为的影响程度，为我们研究高铁出行意向提供了有效的工具。
本研究旨在利用Logit模型分析公路运输旅客选择高铁出行的影响因素，揭示公路运输旅客对高铁出行的偏好和选择行为，为我国高铁运输发展提供决策支持和政策建议。
通过深入分析旅客出行意向，可以更好地满足人们出行需求，提升国内交通运输系统的整体水平。
1.2 研究目的研究目的来源于对公路运输旅客选择高铁出行意向的探究，旨在深入了解旅客选择交通方式的因素，为促进高铁发展和提升公路运输效率提供理论支持。
具体研究目的包括：分析公路运输旅客选择高铁出行的意向及其影响因素，探讨高铁出行对公路运输的替代效应和补充作用，为公共交通网络规划提供参考依据；通过Logit模型的运用，深入挖掘影响旅客选择高铁出行的关键因素，为制定相关政策和提高高铁市场竞争力提供决策支持；总结研究结果，提出具体的政策建议，为高铁行业的可持续发展和公路运输的优化调整提供指导。
通过对公路运输旅客高铁出行意向的分析，可以更好地理解旅客出行行为和交通选择特点，为推动交通方式结构调整和提升出行体验质量贡献力量。
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基于出行频率与距离的高铁乘客出行特
征研究
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1. 研究意义及背景
我国目前正在进行大规模的高速铁路建设，大量普通铁路的客流以及航空客流将转移到高速铁路上来，同时高速铁路系统的建设也将培育起大量的新增客流。
在高速发展的铁路系统建设中需要重视高速铁路乘客的出行特征。
要根据铁路乘客的出行特征进行系统的设计，本文正是基于这样的背景组织了高铁客流的客流特征调查并对其进行了初步的分析。
2. 研究方法及数据来源
研究方法
问卷调查
问卷调查是社会调查中应用最广泛的方法之一，是通过统一设计的问卷来向被调查者了解情况，征询意见的一种资料收集方法。
本次调查采用在车站内派发问卷并当场回收的方式。
在一定的抽样条件下，由调查员在车站内的候车乘客派发调查问卷，待被调查
者填答完毕后，再由调查员回收问卷。
这种方法具有回复率高、费用节省、时间快以及及时对被调查者释疑的优点。
数理统计
本文利用列联表对调查问卷得到的数据进定类定序，可以直观的显示被调查者对问卷所述问题的选择分布。
列联表是以表格形式同时反映两个含有有限类的变量联合分布情况的统计技术。
列联表分析是揭示项目间联系的重要手段。
通过对选项的列联表分析，对选项及不同分类的出行进行卡方检验，以确定之间的相关关系。
统计分析方法中的卡方检验，为交互分析中所采用的χ2 检验方法，适用于拟合优度检验和变量间独立性(是否有联系)检验，在给定显著性水平和已知自由度的情况下，可以对应临界值来判断关联程度。
如果统计量的值大于临界值，则认为变量间有关联;反之，则无关联。
3. 高铁出行分类界定
基于空间要素的出行分类
我国铁路系统划分为了三个不同层级的系统，这三个层次的交通系统各自的组织、运营及规划在政策与技术方法上截然不同。
出行研究是这些政策和技术方法的依据，因此对出行的研究也需按照交通系统的
空间构架划分成为：区域间出行、区域内出行和城市出行。
基于出行频率的出行分类
对于多层次交通网络下的出行，其需求特征截然不同。
从个体角度最能反映需求和能力的就是出行频率。
基于出行空间和出行频率划分下的铁路乘客出行
结合出行时间和出行距离，本文将出行时间 2 小时、出行距离250 公里作为划分的界限：区域内出行样本指出行时间在 2 小时以内、出行距离在250 公里以内的样本;区域间出行样本指出行时间长于 2 小时、出行距离大于250 公里的样本。
4. 结语
本文对于高铁乘客采用出行距离以及出行频率这一分类方法进行分类，可以较好的反映高铁乘客的出行特点。
再通过这种分类方式对不同出行种类的乘客进行收入水平、出行目的、候车时间等三个出行特征的分析，发现这些特征与不同出行种类之间存在明显的相关性，这种相关性能较好对高铁系统的建设提供参照。
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