铁路售票组织票额预分策略的研究
高速铁路票额分配模型及应用研究
高速铁路票额分配模型及应用研究高速铁路票额分配模型及应用研究摘要：随着高速铁路的发展，如何合理高效地分配票额成为了一个重要的管理问题。
本研究基于旅客需求、运行效益等因素，建立了一种高速铁路票额分配模型，并将其应用于实际案例分析中。
结果表明，该模型能够提供科学客观的决策支持，提升高速铁路运输效益。
关键词：高速铁路，票额分配，模型，应用研究1.引言随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，高速铁路成为了人们出行的首选方式之一。
而高速铁路票额分配的优化与效益提升问题也日益凸显。
因此，研究一种科学合理的高速铁路票额分配模型，并探索其实际应用，具有重要的理论和实际意义。
2.相关研究综述目前，关于高速铁路票额分配的研究还处于初级阶段。
一些学者主要从旅客需求和车次运营方面出发，进行了简单的分析和探讨。
然而，这些研究大多缺乏科学性和系统性，无法为实际运营提供有效的决策支持。
3.高速铁路票额分配模型的构建本研究基于旅客需求和运行效益等因素，构建了一种高速铁路票额分配模型。
首先，收集了相关数据，包括旅客需求、供给方量、运行线路等指标。
然后，通过数学建模和优化算法，对票额分配进行科学合理的计算。
最后，将模型应用于实际案例分析中，以验证其有效性和实用性。
4.模型应用案例分析以某条高速铁路线路为例，我们将模型应用于票额分配的实际案例分析中。
首先，根据过往的旅客数据和行程特点，对该线路的旅客需求进行分析和预测。
然后，结合供给方量和运营成本等指标，利用模型进行票额分配的计算。
最后，通过对比分析不同分配方案的效益差异，选择最优的票额分配方案。
5.结果与讨论实际案例分析表明，基于该模型的票额分配方案能够提升高速铁路的运输效益。
首先，通过科学合理的票额分配，可以最大限度地满足旅客的出行需求。
其次，合理的票额分配还可以优化车次的运行，减少拥挤和延误现象，提升高速铁路的整体竞争力。
因此，该模型在高速铁路票额分配中具有重要的应用价值和推广潜力。
铁路大站票额预分预测模型研究
铁 路 大站票额预分预测 模型研究
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文 章编 号 ：ｌ ０ ０ ３ 一ｌ ４ ２ １ （ ２ Ｏ ｌ ７ ） ０ ６ — ０ ０ ２ ７ — ０ ５
中 图分 类号 ：Ｕ ２ ９ ３ ． ２ ２
文 献标 识码 ：Ａ
ＤＯＩ ：ｌ Ｏ． １ ６ ６ ６ ８ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ． １ ０ ０ ３ －１ ４ ２ １ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ６ ． ０ ６
张
基于客流预测的城际高铁票额分配模型研究
基于客流预测的城际高铁票额分配模型研究短期客流预测与合理的票额分配模型是构建铁路运营部门管理系统的主要部分,对高铁运营的市场化、精细化和人性化,更好发挥高铁客运在社会经济发展的作用,有着重要的理论和现实意义。
本文以短期客流预测与票额分配为出发点,针对短期客流预测不准确、票额分配存在客座率低和不公平性的问题,重新构建了高速铁路客流需求预测模型、票额预分配以及动态调整模型,并以某高铁客流数据进行了实验验证。
论文的主要工作如下:(1)通过研究铁路旅客流量数据具有时变性、非线性和随机波动性等特点,针对传统的预测模型无法准确预测短期内客流量的问题,提出了小波包分解与长短时记忆网络相结合的客流预测组合模型。
该模型利用小波包对信息成分逐渐精细的时域和频域处理在突变信息分析方面的优势,结合长短时记忆模型泛化能力强、精度高的优点,构建了客流组合预测模型。
实验表明,组合模型对客流变化的拟合程度为0.7832,比季节性模型提高20.38%,比经验模态分解的长短时记忆模型提高44.66%;组合模型客流预测的归一化均方误差为0.4178,比季节性模型减小31.16%,比经验模态分解的长短时记忆模型减小8.53%;组合模型客流预测的平均绝对百分比误差为0.1292,比季节性模型减小6.24%,比经验模态分解的长短时记忆模型减小14.78%。
分析表明,组合模型具有更好的预测性能。
(2)通过研究铁路票额分配方法,针对基于线性规划的传统方法存在部分区间不公平、列车整体客座率较低和收益较低的问题,提出了比例预分与加权轮询动态分配相结合的高铁客票分配模型。
首先,利用组合预测方法得到的区间旅客出行需求,按客流比例对各区间进行基础票额预分配,满足区间客流的最低出行需求;然后,利用加权轮询分配算法对剩余客流出行需求进行票额动态分配,将有限的票额更加均衡地分配到线路区段中,最大程度利用好列车席位,满足各个区间旅客的出行需求。
实验表明,动态票额分配模型的列车整体客座率达到0.794、趟车二等座平均收益达到114130元、票额分配公平性达到100%,比传统线性规划票额分配模型的列车整体客座率提高了8.67%、趟车二等座平均收益提高了10.01%、票额分配公平性提高了10%。
多列车限售策略和铁路票额预分方案的优化设计
中国铁道科学 CHINA RAILWAY SCIENCE
Vol. 40 No. 2
March，2019
文 章 编 号 ：1001-4632 (2019) 02-0138-07
多列车限售策略和铁路票额预分方案的优化设计
张 琦 :’2 ， 王 玉 1>2， 李 华 3
控制方式在不同时期、不同客流需求条件下存在工 作 量 繁 琐 的 问 题 ，更 无 法 从 全 局 角 度 优 化 考 虑 。
关于高速铁路票额预分的研究从客流与票额的 相互关系角度可以大致划分出2 种思路。第 1 种思 路是客流和票额先后进行分配。史峰等[1]首先以最 大旅客出行效用为目标将客流分配到各条线路、各 列车上，然后对于单列车以最大运输人km 确定限 售站位置并进行票额的分配。第 2 种思路是直接以 票额限制为决策变量构建数学规划模型，解决一定 目标下的票额分配问题[2]。蓝伯雄等[3]将席位控制 与发车时刻决策一起优化，能够解决多列车满足不 同时间段的多种OD需求的多席位座位分配问题。 第 2 种思路可以将旅客选择行为作为约束直接参与 票 额 预 分 过 程 ，方 便 解 决 联 合 优 化 的 问 题 ；还能够 从全局最优的角度出发，同时对多列车的票额预分 方案进行决策。
金 资 助 项 目 （2018JBM031) 第一作 者 ：张 琦 （1982— ) ，女 ，山西太原人，副 教 授 ，博 士 。E-mail: qzhang6 @
第 2期
多列车限售策略和铁路票额预分方案的优化设计
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选 择 和 配 合 。赵 翔 等 [2]重 点 考 虑 了 多 列 车 的 停 站 方 案对票额分配的影响。L u o 等[4]在假设旅客对可达 性相同的多列车有相同选择概率的基础上建立了多 列车的票额分配模型。包云[5]研究了单一票价多列 车 、多等级票价多列车的票额分配问题，分析了不 同情况下旅客需求的转移行为。宋晓芳[6]给出了存 在限售站情况下的单列车票额分配模型，再建立相 关多列车票额分配的优化模型。由于在考虑多列车 替 代 关 系 时 ，不 同 车 次 的 限 售 区 段 与 限 售 时 段 将 直 接影响相关列车的服务情况和旅客在限售条件下的 选 择 行 为 ，而既有研究尚未能将限售方案的优化同 步 考 虑 ，缺 乏 对 限 售 条 件 下 票 额 预 分 方 法 的 讨 论 。
《2024年高速铁路预售期旅客购票量分布预测》范文
《高速铁路预售期旅客购票量分布预测》篇一一、引言随着中国高速铁路的快速发展和普及，其作为主要交通工具的地位日益凸显。
准确预测高速铁路预售期内的旅客购票量分布，对于铁路运营部门来说具有极其重要的意义。
这不仅有助于铁路公司合理安排运力、提升服务效率，还能为旅客提供更为便捷的出行体验。
本文旨在探讨高速铁路预售期旅客购票量分布的预测方法，以及该方法对铁路运营的实际价值。
二、购票量分布的影响因素1. 时间因素：一日之内，不同时段的购票量存在明显差异。
如早晚高峰时段由于通勤客流较大，购票量较高。
2. 节假日及特殊活动：如春运、国庆长假、五一劳动节等时期，旅客购票量明显上升；特殊活动期间也易产生出行客流峰值。
3. 价格策略：票价的变动直接影响乘客的购票决策。
优惠期间或不同价格策略下，购票量会随之波动。
4. 地域及目的地差异：不同地域的经济发展水平、人口分布等差异，以及不同目的地的吸引力等因素都会影响购票量的分布。
三、购票量分布预测方法1. 数据收集与整理：收集历史购票数据、节假日安排、天气变化等数据，为预测模型提供基础数据支持。
2. 模型构建：采用时间序列分析、机器学习等方法，结合历史数据构建预测模型。
其中，时间序列分析可以捕捉时间因素对购票量的影响；机器学习则可以通过学习历史数据中的规律，预测未来的购票趋势。
3. 特征提取与处理：从收集的数据中提取关键特征，如节假日类型、票价策略等，对数据进行清洗和预处理，以适应模型的需求。
4. 模型训练与优化：使用处理后的数据对模型进行训练，并根据实际情况不断优化模型参数，提高预测准确度。
四、预测结果与应用价值1. 预测结果：通过模型预测出的高速铁路预售期内旅客购票量分布情况，可为铁路运营部门提供详尽的购票数据和趋势分析。
2. 运营策略调整：根据预测结果，铁路运营部门可以提前调整列车运行计划、优化运力安排，确保高峰时段的运输能力满足旅客需求。
3. 服务质量提升：通过分析购票量分布，可以更好地了解旅客的出行需求和习惯，从而针对性地提升服务质量，如增设自助售票机、优化候车环境等。
高速铁路售票组织管理
高速铁路售票组织管理目前，全路高速铁路车站的售票组织方式仍然沿用既有铁路车站的售票组织模式，售票方式有互联网售票、电话订票、自动售票机售票、代售点售票和车站窗口售票五种形式。
1、高速铁路票额管理高速铁路与既有铁路最大的区别是旅客列车开行密度大，这也使得高速铁路旅客列车票额分配方式与普速铁路列车票额分配方式存在极大不同。
针对高速铁路旅客列车高密度开行的特点，高速铁路旅客列车票额分配取消了原来普速铁路旅客列车通过人工的方式各站固定分配票额的传统方式，采取将全列票额集中存放于始发站，并通过票额智能预分方式和票额共用、复用方式解决沿途车站运能问题。
（1）票额智能预分票额智能预分策略是一种新的售票组织策略，它在对列车的历史客流和近期客流进行分析的基础上，根据站间客流预测进行票额预先分配，售票过程中与票额共用、复用策略相结合，从而达到对票额的科学、合理分配与运用。
（2）票额共用、复用1）席位复用。
席位复用是指TRS席位售出后，再次生成从售到站至原限售站的新席位，使列车能力再次利用。
席位复用分为一次复用和全程复用。
一次复用是指对席位复用一次后产生的新席位不再复用。
全程复用是指对列车运行区间中的剩余区段的席位进行多次复用。
席位复用规则为：普通列车在车票售出后20 min 复用，动车组列车在车票售出后5 min复用。
2）票额共用。
票额共用是指公用用途票额允许被列车运行路径前方多个车站使用，旅客根据需要选择乘车站购票，并按票面指定乘车站乘车。
TRS对票额共用设定共用策略规则。
通售用途票额的共用策略规则为开车前20天。
公用用途票额的共用策略规则。
动车组列车票额共用规则：每个局最后一个站开车前30 min，其他局可以共用；每个局第一个站开车前30 min，本局可以共用。
3）实行票额共用、席位复用的列车。
在通过票额共用、席位复用区段后，列车方可按有关规定办理补有席位的车票。
4）列车票额共用和席位复用两种方式可并存。
5）席位复用和票额共用参数的设定。
简议铁路旅客列车票额智能预分研究论文
简议铁路旅客列车票额智能预分研究论文简议铁路旅客列车票额智能预分研究论文自铁路第六次大面积提速后，铁路客运部门为了进一步挖潜提效，充分利用铁路运输能力，进行了铁路客票发售系统5.0版本的升级，研究并实现了席位复用、票额共用和剩余票调整等售票组织功能，使得旅客列车客座率普遍提高了5%～15%，每年为全路带来了超过10亿元的客运增收，凸显了铁路客运挖潜提效的效果。
但这些售票组织功能在运用过程中也显现出中间站组织发售途经旅客列车车票积极性不高的问题，限制了旅客列车进一步挖潜提效。
分析这一问题产生的原因是：(1)现有的售票组织采用固有的票额分配方案，一直遵循优先满足列车始发站和中转换乘站需求的原则，而只给中间站预留少量的票额，因此票额不足一直是中间站组织客流的困难所在。
(2)中间站可发售的车票数量和预售时间存在着不确定性。
这是因为席位复用须等上一站售出车票后才能裂解出下一站的车票(例如对于A—C区段，只有在售出A—B区间的车票后，才能裂解出B—C区间的车票)，剩余的车票需在充分考虑票额所在站和局的需要后才可调整给前方站和前方局，票额共用的原则一般是在开车前几分钟该车票额的所在站才会将该车的票额开放给中间站共用。
为解决此问题，本文利用历史客流数据，通过分析列车客流的分布和趋势，研究票额的`智能预分，即将旅客列车票额的静态分配变成适应客流需求的动态预分，以稳住列车沿途各中间站的常态客流，应对突发客流，吸引淡季客流，提高铁路旅客列车客座率。
1票额智能预分模型及算法旅客列车票额智能预分的目的是为了实现每一趟列车每一席位尽量得到全程利用，因此须考虑以下要求。
(1)首先确保列车的整体效益，即确保列车全程客座率、列车全程收入以及列车的社会效益。
(2)其次是保证始发站长途车票的效益。
直通车的开行是为了方便长途旅客，因此票额的动态预分应保证始发站的长途车票数量，以稳定始发站的长途客流。
(3)充分挖掘中间站短途车票的效益。
《2024年高速铁路预售期旅客购票量分布预测》范文
《高速铁路预售期旅客购票量分布预测》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，高速铁路作为现代交通工具，以其快速、便捷、舒适的特点，逐渐成为人们出行的首选。
为了更好地满足旅客的出行需求，对高速铁路预售期旅客购票量进行分布预测显得尤为重要。
本文旨在通过对历史购票数据的分析，结合相关影响因素，预测高速铁路预售期旅客购票量的分布情况，为铁路运输部门提供决策支持。
二、数据来源与分析方法1. 数据来源本研究所采用的数据主要包括历史购票数据、节假日及天气信息等。
历史购票数据包括购票时间、购票数量、出发地、目的地等信息；节假日及天气信息则有助于分析不同时段及天气条件对旅客购票量的影响。
2. 分析方法（1）数据预处理：对数据进行清洗、整合和标准化处理，确保数据的准确性和可靠性。
（2）描述性统计分析：通过统计描述性指标，如平均值、中位数、方差等，对购票数据进行初步分析。
（3）时间序列分析：利用时间序列分析方法，如移动平均法、指数平滑法等，对历史购票量进行趋势分析。
（4）影响因素分析：结合节假日、天气等因素，分析其对旅客购票量的影响程度。
（5）预测模型构建：根据分析结果，构建预测模型，对未来高速铁路预售期旅客购票量进行分布预测。
三、购票量分布特点及影响因素分析1. 购票量分布特点通过对历史购票数据的分析，发现高速铁路预售期旅客购票量分布具有一定的规律性。
在节假日、周末等高峰时段，购票量较大；而在平日及非高峰时段，购票量相对较小。
此外，不同出发地和目的地的购票量也存在差异。
2. 影响因素分析（1）节假日：节假日是影响高速铁路购票量的重要因素。
在节假日期间，人们出行需求增加，导致购票量大幅上升。
（2）天气：天气状况也会对高速铁路购票量产生影响。
在恶劣天气条件下，人们更倾向于选择高速铁路出行，因此购票量会增加。
（3）其他因素：除了节假日和天气外，票价、列车班次、乘车舒适度等也会对高速铁路购票量产生影响。
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铁路售票组织票额预分策略的研究
铁路售票组织策略是随着我国经济社会的发展、铁路技术水平的提升和旅客出行需求的变化而发展的。
近年来,我国铁路建设取得重大进展,高速动车组列车在铁路线路上大量开行,其开行比例超过60%,铁路客运市场的产品结构发生重大变化,旅客出行需求与铁路运力之间的矛盾有所改变,在此背景下,铁路售票组织策略的研究就显得极为重要。
论文论述了铁路售票组织策略的发展进程,研究总结了客流预测、收益管理和票额分配的国内外研究状况。
在此基础上,论文明确指出票额预分是目前最重要的铁路售票组织策略,阐明了票额预分的理论基础和科学依据,分析总结了票额预分的两大关键要素:客流预测和共用分组,并研究改进了目前票额预分在这两方面存在的问题。
针对运行图调整等因素导致预测数据失真从而影响票额预分方案的使用问题,论文依据铁路客流的时间序列特性,改进移动平均算法,确立列车预测大站,采用差分的方式,将定员等因素处理过的发送量的差值作为时间序列,同时引入客座率参数与票额控制系数,建立了大站预测模型,智能分配重点区间票额。
在大站预测模型的基础之上,论文建立了共用分组模型,自动设置共用站的分组,满足沿途小站旅客的长途出行需求。
最后,模型在武广高铁的应用表明,预测结果和实际客流较为吻合,有效避免了运行图调整等不利因素对客流预测的影响,符合铁路部门的票额管理思路及实际使用的预分方案,模型可以较大程度减轻票额管理的工作量、切实提高售票组织策略的智能程度。