旅客出行需求是编制列车开行方案、优化票额分配和制定售票计划等一系列运输计划编制和进行收益管理的基本输入数据。随着高铁网络化运营，对于在出行需求总量得到满足的前提条件下，旅客同时希望自身的出行需求得到及时响应，即满足高铁旅客的时变需求。于是，精准预测高铁客流时变需求数据是编制高质量的运输计划和制定科学决策的依据。本书主要介绍高铁客流时变需求预测理论，内容分为时变需求分布估计和日客流量预测这两部分：分别介绍基于客流量的高铁旅客时变需求分布逆分配估计法和基于购票记录的*熵估计模型；介绍适用于中期预测的双层平行小波神经网络模型；并结合上述理论介绍其在京沪高铁实际应用的情况及效果。本书对从事高速铁路旅客运输组织与优化的科研人员、高铁列车开行方案编制及列车运行图编制工作人员具有重要的参考价值。
魏堂建，华东交通大学交通运输系副主任，江西省重点智库江西省高铁发展研究中心研究员，世界交通运输大会(WTC)铁路客运组织委员；主要从事高铁客运组织优化等领域的研究工作；
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究思路
1.4 研究内容
1.5 小结
第2章 国内外文献综述
2.1 时变需求分布估计国内外研究
2.2 旅客日客流量预测国内外研究
2.3 小结
第3章 高速铁路旅客时变需求预测问题分析
3.1 时变需求分布估计问题分析
3.2 日客流量预测问题分析
3.3 小结
第4章 旅客购票选择过程及客流分配屋顶模型
4.1 屋顶模型和有效乘车方案集
4.2 有效乘车方案吸流区间
4.3 旅客购票选择过程及购票阶段划分
4.4 小结
第5章 时变需求分布逆向分配估计法
5.1 逆分配估计法原理
5.2 单购票阶段逆向分配估计法
5.3 多购票阶段逆向分配估计法
5.4 有效性检验
5.5 小结
第6章 时变需求分布熵估计法
6.1 当前可用乘车方案集及购票操作链
6.2 旅客期望出行时间范围推算
6.3 时变需求分布熵估计
6.4 算例分析一
6.5 算例分析二
6.6 小结
第7章 高速铁路日客流量中期预测
7.1 旅客日客流量特征提取
7.2 预测模型及方法
7.3 算例分析
7.4 小结
第8章 结论与展望
参考文献
附录
附录1 BJ-CZ各种预测方法结果对比表
附录2 BJ-QF各种预测方法结果对比表
附录3 BJ-NJ各种预测方法结果对比表
附录4 BJ-SH各种预测方法结果对比表
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