基于Kano模型的高铁动卧列车女性包房需求研究

为满足新时代女性多层次、个性化出行的需求,改善女性旅客乘坐高铁动卧列车的乘车体验,通过对高铁动卧列车女性包房进行研究,分析设立女性包房后旅客需求的影响因素。首先针对女性旅客旅行需求,从购票方式、旅行时间、车厢环境、服务设施、服务态度、增设项目6个维度设计问卷,通过信度效度检验后,采用Kano模型对旅客需求的属性类别划分为4类;其次利用Better-Worse满意度指数分析法确定用户需求重要度排序,认为女性包房需要满足购票方式、车厢环境、服务设施与增设服务4项需求;最后根据需求分析结果细化为8项具体功能,并在上海至广州的3对动卧列车上进行为期3周的试点,对旅客需求与列车功能的匹配度进行验证。研究结果可为探索高铁动卧列车女性旅客个性化服务提供参考和借鉴。

高铁动卧列车票价浮动收益贡献度分析

随着高铁动车组列车票价管理权限的放开,高铁动卧率先实行多级浮动票价管理体系,尝试以市场为导向的铁路运输企业自主定价票价管理模式,为铁路运输企业带来了显著效益提升。基于价格-需求理论,构建票价浮动策略对收益增长贡献度模型,并以具体的列车产品为例,进行票价浮动策略的收益增长贡献度实证测算,为票价浮动管理提供量化评价手段及决策技术支撑。

高速铁路动卧开行日列车运行图与维修天窗协调优化

高速铁路夜间开行的动卧列车会与综合维修天窗在时间和空间上产生冲突。协调行车和天窗对线路通过能力的占用,能够优化铁路运力资源配置,提升列车服务质量和天窗作业效率。对动卧列车等线开行模式与分段矩形天窗的配合进行研究。考虑到车站夜间例行安排的维修施工,将天窗单元分类为“车站天窗”与“区间天窗”,二者组合构成维修调度命令中的天窗分段。采用整数规划方法构建动卧开行日列车运行图和维修天窗协调优化模型,最小化相邻天窗错位时间和列车总旅行时间,以减少天窗分段数量,更利于调度命令传达,作业灵活且安全地实施,同时保证动卧列车开行质量。运用图着色问题推论添加车站到发线能力约束以满足列车可用到发线数量的限制。代入京广高铁动卧列车案例,使用Gurobi实现求解。综合优化的运行图上,车站天窗和区间天窗构成11个天窗分段,比实际少13个,各维修工区管辖区段内的天窗计划更加简化;7对动卧列车的车站到发、区间运行均不与车站天窗、区间天窗冲突;列车的总旅行时间减少了173 min,列车停站次数由82次减少到66次。多组案例讨论了车站天窗、天窗错位、到发线数量等因素对列车等线位置和时间的影响。研究结果为进一步优化高铁动卧列车运输组织和维修天窗开设提供参考建议。

高速铁路动卧旅客对价格敏感度的识别与研究

计算、评分铁路旅客群体对价格的敏感度,并在此基础上实现旅客群体分类,对于新线开通票价制定、既有线票价浮动测算、丰富常旅客营销手段、预售期票价折扣实施等方面工作具有重要参考意义。选取多次乘坐高速铁路(简称:高铁)动卧的旅客为样本对象,根据其在票价动态调整开始实施后出行行为的变化,运用K-means聚类算法和BP神经网络,将每位高铁动卧旅客对价格的敏感度进行识别和评价,并最终将所有旅客群体分成3类。结果表明,该方法能够较好地评价旅客价格敏感度,准确识别出价格敏感度较高的旅客群体,为铁路旅客运输利用价格手段实现"削峰填谷"、减少客流波动、提高经营效益的市场化目标提供助力。