基于客流預(yù)測的城際高鐵票額分配模型研究.pdf

1、短期客流預(yù)測與合理的票額分配模型是構(gòu)建鐵路運(yùn)營部門管理系統(tǒng)的主要部分，對高鐵運(yùn)營的市場化、精細(xì)化和人性化，更好發(fā)揮高鐵客運(yùn)在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用，有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文以短期客流預(yù)測與票額分配為出發(fā)點(diǎn)，針對短期客流預(yù)測不準(zhǔn)確、票額分配存在客座率低和不公平性的問題，重新構(gòu)建了高速鐵路客流需求預(yù)測模型、票額預(yù)分配以及動態(tài)調(diào)整模型，并以某高鐵客流數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。論文的主要工作如下:
　　(1)通過無法準(zhǔn)確預(yù)測短期內(nèi)

2、客流量的問題，提出了小波包分解與長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的客流預(yù)測組合模型。該模型利用小波包對信息成分逐漸精細(xì)的時(shí)域和頻域處理在突變信息分析方面的優(yōu)勢，結(jié)合長短時(shí)記憶模型泛化能力強(qiáng)、精度高的優(yōu)點(diǎn)，構(gòu)建了客流組合預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)表明，組合模型對客流變化的擬合程度為0.7832，比季節(jié)性模型提高20.38％,比經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的長短時(shí)記憶模型提高研究鐵路旅客流量數(shù)據(jù)具有時(shí)變性、非線性和隨機(jī)波動性等特點(diǎn)，針對傳統(tǒng)的預(yù)測模型44.66％;組合模型客流預(yù)測

3、的歸一化均方誤差為0.4178，比季節(jié)性模型減小31.16％，比經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的長短時(shí)記憶模型減小8.53％;組合模型客流預(yù)測的平均絕對百分比誤差為0.1292，比季節(jié)性模型減小6.24％，比經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的長短時(shí)記憶模型減小14.78％。分析表明，組合模型具有更好的預(yù)測性能。
　　(2)通過研究鐵路票額分配方法，針對基于線性規(guī)劃的傳統(tǒng)方法存在部分區(qū)間不公平、列車整體客座率較低和收益較低的問題，提出了比例預(yù)分與加權(quán)輪詢動態(tài)分配相結(jié)合的

4、高鐵客票分配模型。首先，利用組合預(yù)測方法得到的區(qū)間旅客出行需求，按客流比例對各區(qū)間進(jìn)行基礎(chǔ)票額預(yù)分配，滿足區(qū)間客流的最低出行需求;然后，利用加權(quán)輪詢分配算法對剩余客流出行需求進(jìn)行票額動態(tài)分配，將有限的票額更加均衡地分配到線路區(qū)段中，最大程度利用好列車席位，滿足各個(gè)區(qū)間旅客的出行需求。實(shí)驗(yàn)表明，動態(tài)票額分配模型的列車整體客座率達(dá)到0.794、趟車二等座平均收益達(dá)到114130元、票額分配公平性達(dá)到100％，比傳統(tǒng)線性規(guī)劃票額分配模型的列車