高速铁路客运需求分析与客运量预测研究

发布时间：2017-06-24 06:13

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【摘要】：高速铁路作为一种新型运输方式,具有快速、安全、舒适、低能耗等优点,被公认为是解决大城市间繁忙干线旅客运输的最佳交通工具。高速铁路运量需求预测一般都被用于编制战略性计划,对新建铁路和改建铁路的可行性研究和运营计划具有指导意义。高速铁路造价高、投资大,其运量预测不仅是决定高速铁路技术标准、设备数量、运营模式和行车组织的重要依据,更是决定项目经济效益、修建可行性的关键内容,因此准确地预测高速铁路运量具有比其他普通建设项目更加重要的意义。 本文在分析高速铁路客运需求影响因素基础上,研究形成机理与旅客出行方式选择,分别从宏观和微观的角度研究适用于高速铁路客运量预测的方法,梳理与归纳各种客运需求模型,修正适用于高速铁路客运量预测的重力模型。同时参照我国高速铁路主干线和日本新干线等数据,以京沪线为案例,建立客运量与经济发展水平、人口规模、运输阻抗以及站点区域具体特征的数量关系方程,分析并预测短期客运需求变化,并提出政策建议。 本文的主要观点是：(1)高速铁路客流形成机理是微观客座效益预测分析的基础,旅客出行方式选择行为是宏观高速铁路客运分担的核心问题。(2)在高速铁路客运量预测模型中,地区生产总值、地区人口总量、广义运输成本是影响高速铁路客运量预测分析的主要因素。(3)将点对点形式单一的重力模型改进成区域吸引模式的重力模型,并在此之上将运输阻抗细化成多因素构成的广义运输成本将更加适用于高速铁路客运量的预测分析。
【关键词】：高速铁路 客运周转量 客座效益 运量分担 重力模型
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U293.13;F532
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 绪论10-21
• 1.1 研究背景10-12
• 1.1.1 综合交通运输规划10-11
• 1.1.2 高速铁路客运专线规划11-12
• 1.2 研究的意义12-13
• 1.3 国内外研究现状13-18
• 1.3.1 铁路客运需求影响因素相关理论14-15
• 1.3.2 铁路客运量预测方法15-17
• 1.3.3 中国高铁客运量预测情况17-18
• 1.4 研究内容18-21
• 1.4.1 本文研究思路18-19
• 1.4.2 研究技术路线19-21
• 2 高速铁路客运需求分析21-37
• 2.1 高速铁路客流形成机理及特征21-22
• 2.2 铁路客运需求影响因素22-28
• 2.2.1 铁路运输与社会经济和人口关系研究22-23
• 2.2.2 高速铁路客运需求影响因素23-28
• 2.3 旅客出行方式的选择28-33
• 2.3.1 旅客出行行为相关理论28-29
• 2.3.2 旅客出行需求特征及变化趋势29-31
• 2.3.3 旅客出行方式选择影响因素31-33
• 2.4 中国高速铁路客运需求分析33-37
• 2.4.1 高速铁路基本情况33-35
• 2.4.2 高速铁路沿线经济情况35-37
• 3 高速铁路客运量预测37-45
• 3.1 高铁客运量预测微观分析37-42
• 3.1.1 高速铁路座位效益预测37-39
• 3.1.2 高速铁路客流时序特征39-42
• 3.2 高铁客运量预测宏观分析42-45
• 3.2.1 运输方式运量分担理论42-43
• 3.2.2 运输方式分担模型建立43-44
• 3.2.3 运输方式分担模型评价44-45
• 4 高速铁路客运周转量模型预测45-54
• 4.1 一般回归预测模型数据准备45
• 4.2 一般回归预测模型45-46
• 4.3 传统重力模型的应用46-47
• 4.4 高速铁路客运周转量重力模型47-50
• 4.4.1 重力模型的改进47-48
• 4.4.2 重力模型的预测步骤48-49
• 4.4.3 客运量预测重力模型的建立49-50
• 4.5 运量预测实际应用50-54
• 4.5.1 高速铁路运价51-53
• 4.5.2 高速铁路客座收益53-54
• 5 京沪高速铁路客运周转量预测实例分析54-68
• 5.1 京沪高速铁路基本情况54
• 5.2 京沪高速铁路指标和样本选择54-59
• 5.2.1 影响因素指标选择54-58
• 5.2.2 京沪高速铁路阻抗58-59
• 5.3 京沪高速铁路系数参照59-63
• 5.4 京沪高速铁路运量实证分析63-68
• 5.4.1 京沪高速铁路短期客运周转量模型63-65
• 5.4.2 京沪高速铁路预测结论及建议65
• 5.4.3 中国目前实行的动车组客运运价65-66
• 5.4.4 京沪高铁客座收益预测66-68
• 6 结论与展望68-70
• 6.1 论文总结68
• 6.2 政策建议68-69
• 6.3 研究展望69-70
• 参考文献70-74
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果74-76
• 学位论文数据集7

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6 纪鸿o

本文编号：477305