基于需求非限化的高速铁路客运收益管理研究
发布时间：2022-01-12 00:00
随着公路运输、铁路运输、航空运输及水路运输四大运输的快速发展,其相互之间的竞争日益激烈。同时,全球范围的能源危机及气候变化使得铁路运输这一环保、节能、高效的运输方式变的越来越重要。截止到2017年,我国高铁运营里程高达2.5万公里,客运量超过12亿人次,四纵四横高铁网已基本建成。当前,提升竞争力,扩大市场份额是铁路运输亟待解决的问题。因此,本文借鉴收益管理在航空领域及国外部分铁路公司的应用,结合我国铁路运输现有实际情况,分析高铁客运现阶段存在的问题,对收益管理引入到我国高铁客运中的可行性进行分析;论文从客运需求角度研究了高铁客运现阶段需求预测存在的问题,提出了需求“非限化”的思想,并以此为基础进行需求预测;从收益优化的角度构建了基于O&D票额分配策略的高速铁路客票分配模型。论文通过文献检索、模型构建及数据分析等方法,从以下四个方面研究了基于需求非限化的高速铁路客运收益管理方法:（1）在阅读文献的基础上,分析了基于需求非限化的高速铁路客运收益管理的背景及意义,介绍了其国内外研究现状,阐述收益管理相关理论。就需求预测、差别定价及存量控制等方面总结了收益管理应用方法。通过分析现有高速...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１我国高速铁路新增及累积运营里程??Ｆｉｇ．?１－１?Ｃｈｉｎａ＇ｓ?Ｈｉｇｈ－Ｓｐｅｅｄ?Ｒａｉｌｗａｙ?Ａｄｄｉｔｉｏｎｓ?ａｎｄ?Ｍｉｌｅａｇｅｓ??
１２月２８日起，连接河北石家庄和山东济南的石济高铁正式开通运营，我国《中长??期铁路网规划》的“四纵四横”高铁网的最后一横正式开通运行，标志着我国高速??铁路网己经初步建成。下图１－１是我国高速铁路新增公里数及累积公里数。??我国高速铁路新增及累积运营甩程??２５０００?２３６０３??＇?２〇＿?．?丨９１９５??１５０００?１３６２６??１０１６４??１００００?７２７５?｜??５０°；?４ＩＩＩＩ１??２００３?２００８?２００９?２０１０?２０１１?２０１２?２０１３?２０１４?２０１５??■新增公里■累积公里??■９?．??图１－１我国高速铁路新增及累积运营里程??Ｆｉｇ．?１－１?Ｃｈｉｎａ＇ｓ?Ｈｉｇｈ－Ｓｐｅｅｄ?Ｒａｉｌｗａｙ?Ａｄｄｉｔｉｏｎｓ?ａｎｄ?Ｍｉｌｅａｇｅｓ??随着高速铁路的建设和发展，铁路的旅客运输能力稳步提升。２０１６年我国铁??路旅客发送量２８．１４亿人，比上年增加２．７９亿人，完成旅客周转量１２５７９．２９亿人??公里。旅客发送量及周转量如
在已有研究中认为需求主要受到外部因素的影响，包括客运产品本身的价格??水平、相关运输产品的价格、旅客的收入水平及旅客的偏好等。忽略了需求预定系??统本身预定限制给需求带来的影响。综上，需求影响因素如图２－１：??—？内部因素??？系统本身的预定限制??需??求??影????蒜——?￣￣？铁路线路的整体布局和规划??因????素?——？车票价格水平??＞—？?外部因素?？铁路运输部门服务水平??—？天气情况及节假日等情况??—？旅客自身的因素??图２－］需求影响因素??Ｆｉｇ．?２－１?Ｄｅｍａｎｄ?Ｆａｃｔｏｒｓ??２．１．２客运需求分布形式??在收益管理预测的过程中，使用正确的需求分布假设非常重要，因为只有采取??正确的需求假设才能对需求预测的误差进行有效的控制。传统的预测计算过程通??过对历史数据的研宄来确定其满足的分布形式，然后利用需求预测技术来估计从??而得出分布参数。传统的需求分布通常用一些统计量来进行描述，例如有平均值、??方差等。??需求预测在航空运输业的发展历史较为久远，需求分布通常采取做概率统计??来得到概率分布，通过对过去需求水平的分析得出现有的需求分布。最为常用的需??１０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑通售席位的旅客列车票额优化方法[J]. 骆泳吉,刘军,赖晴鹰. 铁道学报. 2016(05)
[2]高速铁路嵌套式票额分配方法研究[J]. 包云,刘军,马敏书,孟令云. 铁道学报. 2014(08)
[3]国外铁路旅客运输收益管理的研究[J]. 张惠岐,林湛,周亮瑾,王芳,吕晓艳. 铁道运输与经济. 2013(07)
[4]航空收入管理的需求修复方法[J]. 陈瑜,罗利. 成都信息工程学院学报. 2005(06)
博士论文
[1]基于旅客行为分析的高速铁路收益优化研究[D]. 李丽辉.中国铁道科学研究院 2017
[2]粒子群算法研究及其工程应用案例[D]. 邵晴.吉林大学 2017
[3]高速铁路客运网络收益管理优化模型研究[D]. 王童姝.清华大学 2016
[4]基于客户分层的高速铁路收益管理需求预测研究[D]. 卫铮铮.中国铁道科学研究院 2015
[5]基于旅客选择行为的客运专线收益管理研究[D]. 钱丙益.西南交通大学 2014
[6]铁路客运收益管理模型及应用研究[D]. 单杏花.中国铁道科学研究院 2012
[7]航空旅客选择行为及其在收益管理中的应用研究[D]. 梅虎.南京航空航天大学 2007
[8]航空收益管理中舱位控制问题的研究[D]. 高强.南京航空航天大学 2006
硕士论文
[1]基于灰色神经网络的铁路客运量预测方法研究[D]. 鲜敏.西南交通大学 2016
[2]基于收益管理的高铁票价和座位存量控制的研究[D]. 方磊.西南交通大学 2016
[3]基于收益管理的高速铁路动态定价研究[D]. 闫文焕.北京交通大学 2016
[4]基于收益管理的铁路客运售票组织策略研究[D]. 孙涛.兰州交通大学 2016
[5]基于收益管理的高速铁路客票分配模型及应用研究[D]. 张瑞丰.北京交通大学 2015
[6]EM算法及其应用[D]. 张宏东.山东大学 2014
[7]基于灰色神经网络的煤炭物流需求预测研究[D]. 王泽江.太原理工大学 2014
[8]航空公司收益管理的应用研究[D]. 杜长海.复旦大学 2013
[9]基于收益管理的客运专线差别定价和存量控制研究[D]. 王贶煜.西南交通大学 2013
[10]基于灰色神经网络模型的煤炭物流需求预测研究[D]. 王莹莹.北京交通大学 2012
本文编号：3583698
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１我国高速铁路新增及累积运营里程??Ｆｉｇ．?１－１?Ｃｈｉｎａ＇ｓ?Ｈｉｇｈ－Ｓｐｅｅｄ?Ｒａｉｌｗａｙ?Ａｄｄｉｔｉｏｎｓ?ａｎｄ?Ｍｉｌｅａｇｅｓ??
１２月２８日起，连接河北石家庄和山东济南的石济高铁正式开通运营，我国《中长??期铁路网规划》的“四纵四横”高铁网的最后一横正式开通运行，标志着我国高速??铁路网己经初步建成。下图１－１是我国高速铁路新增公里数及累积公里数。??我国高速铁路新增及累积运营甩程??２５０００?２３６０３??＇?２〇＿?．?丨９１９５??１５０００?１３６２６??１０１６４??１００００?７２７５?｜??５０°；?４ＩＩＩＩ１??２００３?２００８?２００９?２０１０?２０１１?２０１２?２０１３?２０１４?２０１５??■新增公里■累积公里??■９?．??图１－１我国高速铁路新增及累积运营里程??Ｆｉｇ．?１－１?Ｃｈｉｎａ＇ｓ?Ｈｉｇｈ－Ｓｐｅｅｄ?Ｒａｉｌｗａｙ?Ａｄｄｉｔｉｏｎｓ?ａｎｄ?Ｍｉｌｅａｇｅｓ??随着高速铁路的建设和发展，铁路的旅客运输能力稳步提升。２０１６年我国铁??路旅客发送量２８．１４亿人，比上年增加２．７９亿人，完成旅客周转量１２５７９．２９亿人??公里。旅客发送量及周转量如
在已有研究中认为需求主要受到外部因素的影响，包括客运产品本身的价格??水平、相关运输产品的价格、旅客的收入水平及旅客的偏好等。忽略了需求预定系??统本身预定限制给需求带来的影响。综上，需求影响因素如图２－１：??—？内部因素??？系统本身的预定限制??需??求??影????蒜——?￣￣？铁路线路的整体布局和规划??因????素?——？车票价格水平??＞—？?外部因素?？铁路运输部门服务水平??—？天气情况及节假日等情况??—？旅客自身的因素??图２－］需求影响因素??Ｆｉｇ．?２－１?Ｄｅｍａｎｄ?Ｆａｃｔｏｒｓ??２．１．２客运需求分布形式??在收益管理预测的过程中，使用正确的需求分布假设非常重要，因为只有采取??正确的需求假设才能对需求预测的误差进行有效的控制。传统的预测计算过程通??过对历史数据的研宄来确定其满足的分布形式，然后利用需求预测技术来估计从??而得出分布参数。传统的需求分布通常用一些统计量来进行描述，例如有平均值、??方差等。??需求预测在航空运输业的发展历史较为久远，需求分布通常采取做概率统计??来得到概率分布，通过对过去需求水平的分析得出现有的需求分布。最为常用的需??１０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑通售席位的旅客列车票额优化方法[J]. 骆泳吉,刘军,赖晴鹰. 铁道学报. 2016(05)
[2]高速铁路嵌套式票额分配方法研究[J]. 包云,刘军,马敏书,孟令云. 铁道学报. 2014(08)
[3]国外铁路旅客运输收益管理的研究[J]. 张惠岐,林湛,周亮瑾,王芳,吕晓艳. 铁道运输与经济. 2013(07)
[4]航空收入管理的需求修复方法[J]. 陈瑜,罗利. 成都信息工程学院学报. 2005(06)
博士论文
[1]基于旅客行为分析的高速铁路收益优化研究[D]. 李丽辉.中国铁道科学研究院 2017
[2]粒子群算法研究及其工程应用案例[D]. 邵晴.吉林大学 2017
[3]高速铁路客运网络收益管理优化模型研究[D]. 王童姝.清华大学 2016
[4]基于客户分层的高速铁路收益管理需求预测研究[D]. 卫铮铮.中国铁道科学研究院 2015
[5]基于旅客选择行为的客运专线收益管理研究[D]. 钱丙益.西南交通大学 2014
[6]铁路客运收益管理模型及应用研究[D]. 单杏花.中国铁道科学研究院 2012
[7]航空旅客选择行为及其在收益管理中的应用研究[D]. 梅虎.南京航空航天大学 2007
[8]航空收益管理中舱位控制问题的研究[D]. 高强.南京航空航天大学 2006
硕士论文
[1]基于灰色神经网络的铁路客运量预测方法研究[D]. 鲜敏.西南交通大学 2016
[2]基于收益管理的高铁票价和座位存量控制的研究[D]. 方磊.西南交通大学 2016
[3]基于收益管理的高速铁路动态定价研究[D]. 闫文焕.北京交通大学 2016
[4]基于收益管理的铁路客运售票组织策略研究[D]. 孙涛.兰州交通大学 2016
[5]基于收益管理的高速铁路客票分配模型及应用研究[D]. 张瑞丰.北京交通大学 2015
[6]EM算法及其应用[D]. 张宏东.山东大学 2014
[7]基于灰色神经网络的煤炭物流需求预测研究[D]. 王泽江.太原理工大学 2014
[8]航空公司收益管理的应用研究[D]. 杜长海.复旦大学 2013
[9]基于收益管理的客运专线差别定价和存量控制研究[D]. 王贶煜.西南交通大学 2013
[10]基于灰色神经网络模型的煤炭物流需求预测研究[D]. 王莹莹.北京交通大学 2012
本文编号：3583698
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