弹性需求条件下城际铁路时段定价问题研究

发布时间：2017-06-08 09:00

  本文关键词：弹性需求条件下城际铁路时段定价问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着我国城际铁路大规模建设并投入运营,运输能力大幅度提高,城际铁路已经成为促进区域经济一体化、优化产业结构和促进区域经济发展的重要引擎。在综合交通竞争日益激烈的情况下,城际铁路的客运组织优化是保持强大竞争力的有效手段。其中,票价是多种交通方式竞争中最重要的因素,许多城际铁路在高峰时段呈现能力不足、过度拥挤,而在非高峰时段却出现能力过剩、上座率低等现象,这主要是由于高峰时段和非高峰时段旅客运输票价统一,出行者集中选择高峰时段出行所致。高峰时段过大拥挤不仅影响旅客出行舒适度,也影响服务质量,而非高峰时段能力过剩则大量浪费铁路运输资源。本文针对城际铁路各个时段客流分布不均衡的特性,分析国内外已有的研究文献,根据客流量与各个时段发车数量的关系,探讨建立弹性需求条件下城际铁路时段定价模型,考虑各个时段客流需求弹性和列车的运输能力,对城际铁路票价进行优化研究,主要内容如下:(1)客流需求特征是本文研究的基础,通过对城际铁路各个时段的客流特征和时空分布进行统计分析,得知弹性需求条件下客流具有明显的时段分布不均衡性。(2)查阅相关资料,对高速铁路定价进行详细分析,概括总结了高速铁路定价理论、策略、影响因素和定价方法,分析国内外高速铁路定价体系现状,指出我国高速铁路定价存在的主要问题。(3)针对城际铁路弹性客流需求特点和客流时段分布不均匀性,而城际铁路列车时刻表固定的情况下,构建了不同时段出行者出行成本效用函数,以各个时段的列车运输能力和政府限价为约束条件,建立一个双层规划模型,上层是城际铁路部门收益最大,下层是各时段出行者效用最低的均衡配流模型,通过票价和客流量反映上下层关系,设计了Frank-wolfe算法和遗传算法相结合的迭代算法求解。(4)以京津城际铁路作为案例分析,根据京津城际的实际客流数据,利用本文建立的模型和算法求得时段定价结果,对定价结果和客流分布情况进行分析,结果表明:时段定价城际铁路部门效益更好,旅客效用更均衡,有利于京津城际铁路科学有序发展。本文通过建立城际铁路时段定价模型,使城际铁路客流时段分布更均衡,符合列车开行方案要求,这对提高出行者舒适度和降低旅客运输成本都有一定的意义。
【关键词】：城际铁路 时段定价 弹性需求 Frank-wolfe算法 遗传算法
【学位授予单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F532
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-18
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-16
• 1.3 研究内容与技术路线16-18
• 1.3.1 研究内容16
• 1.3.2 技术路线16-18
• 2 城际铁路客流特征与票价理论分析18-37
• 2.1 客流数据调查18-20
• 2.1.1 客流调查分类18-20
• 2.1.2 客流分析指标20
• 2.2 客流时空分布特征20-25
• 2.2.1 客流时间分布21-23
• 2.2.2 客流空间分布23-25
• 2.3 城际铁路票价理论分析25-32
• 2.3.1 定价理论与策略25-29
• 2.3.2 城际铁路票价影响因素分析29-30
• 2.3.3 城际铁路相关定价方法分析30-32
• 2.4 国内外城际铁路票价体系分析32-36
• 2.4.1 国外票价体系分析33-35
• 2.4.2 我国高速铁路定价现状35-36
• 2.4.3 我国高速铁路定价存在的问题36
• 2.5 本章小结36-37
• 3 时刻表固定条件下时段定价问题优化37-51
• 3.1 时段定价定性解释37-40
• 3.1.1 客流需求弹性分析37-38
• 3.1.2 时段定价经济学分析38-40
• 3.2 时段定价问题分析40
• 3.3 时段定价数学模型40-46
• 3.3.1 问题假设40-41
• 3.3.2 符号及参数定义41
• 3.3.3 成本效用分析41-43
• 3.3.4 约束条件43
• 3.3.5 目标函数43-46
• 3.4 算法设计46-50
• 3.4.1 Frank-wolfe算法46
• 3.4.2 遗传算法46-49
• 3.4.3 算法步骤49-50
• 3.5 本章小结50-51
• 4 案例分析51-62
• 4.1 基础数据及参数取值51-53
• 4.2 需求函数确定53-54
• 4.3 时段定价及客流分布54-55
• 4.3.1 时段定价结果54
• 4.3.2 各时段客流分析54-55
• 4.4 结果分析55-58
• 4.4.1 票价结果分析55-56
• 4.4.2 客流结果分析56-57
• 4.4.3 平均实载率分析57-58
• 4.5 参数分析58-61
• 4.5.1 种群大小分析58-59
• 4.5.2 迭代次数分析59-61
• 4.6 本章小结61-62
• 5 结论与展望62-64
• 5.1 主要完成内容62
• 5.2 主要结论62-63
• 5.3 进一步研究的问题63-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-67

【共引文献】

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本文编号：431972