铁路旅客列车票额智能预分策略与系统研究

"铁路旅客列车票额智能预分研究_单杏花1" 本文主要探讨的是铁路旅客列车票额的智能预分策略及其系统构建。作者单杏花等人基于铁路的客流特点、季节性变化以及预售票规律，利用时间序列分析方法建立了一个旅客列车客流预测模型，用于预测OD（Origin-Destination，起点到终点）客流的需求。 首先，客流预测是整个研究的基础。通过分析历史客流数据和结合专家经验，时间序列分析法被用来预测未来某一时期的旅客流量。这种方法能够捕捉到客流的季节性和趋势性变化，从而更准确地估计不同路线和时间段的旅客需求。 接下来，研究提出了票额预分的主要原则，旨在优化铁路资源的分配，提高列车的客座率和整体效益。这些原则包括： 1. 先长途后短途：优先满足长途旅行的旅客需求，确保长途列车的满载率。 2. 先有座后无座：在分配票额时，首先确保有座位的旅客需求得到满足，然后考虑无座票的分配。 3. 先按数量预分再按比例预分：先根据预测的OD客流数量分配票额，然后根据各站点的实际需求进行比例调整。 基于这些原则，作者设计了一种票额预分算法，该算法能够动态调整票额分配，以适应不断变化的旅客需求。此外，他们还构建了铁路旅客列车票额智能预分系统，该系统在实际应用中显著提高了沿途车站组织客流的效率，提升了旅客列车的客座率。 关键词涉及的领域包括票额预分、售票组织和客流预测。文章的研究成果对于铁路运输管理部门来说具有实际指导意义，它有助于优化售票策略，提高运输效率，进一步挖掘铁路客运的潜在效益。 最后，文章提及在铁路第六次大面积提速后，虽然实施了席位复用、票额共用和剩余票调整等功能，但中间站发售途经列车车票的积极性不高，这限制了进一步的挖潜提效。现有的售票组织方式存在的问题在于固定分配模式，可能没有充分考虑到市场需求的变化。 这篇研究通过科学的预测模型和智能预分策略，为解决铁路客运中的票额分配问题提供了有效手段，对于提升铁路运输服务质量和经济效益具有重要价值。