我国海运碳排放市场机制构建的进路统筹

海运碳减排需要统筹运用包括市场机制在内的多种措施。欧盟推进单边海运碳排放交易机制虽然对市场机制在海运领域的运用具有正向推进价值,但基于其制度对共同但有区别责任原则的忽视等原因,与我国的航运利益并不相符。我国应当联合其他非欧盟国家反对欧盟的单边措施,并积极推进国际海事组织(IMO)层面多边海运碳排放市场机制的构建,推动海运碳排放真正实现公正公平的过渡。同时,在国内层面,基于国际国内统筹推进的整体要求,我国需要厘定基于国内立法的海运碳排放市场措施及其实施路径,构建相应的制度保障。

铁路客运价格指数的编制与实证研究

开展铁路客运价格指数编制研究,综合反映铁路客运价格的变动趋势,对于国家层面的经济运行调控、企业层面的经营管理决策都具有重要的现实意义。基于铁路客运价格指数编制理论架构,围绕数据调查、基期确定、产品抽样、指数计算等关键环节,以京沪高速铁路线路为例进行实证分析。通过多方案试算对比的方式,论证样本选取的代表性、抽样方式的有效性、指数计算的科学性;通过与客运票价、消费者价格指数等进行对比,验证指数编制结果的合理性。研究发现,选取收入与发送量双重指标提取样本,能使样本的选择更趋合理。同时,铁路客运价格指数呈现出典型的周期性波动特点,与铁路客流变化的匹配程度不高,表明铁路客运价格精细化管理还待深入。

基于NL2SQL的铁路客运营销数据智能交互

为解决因对铁路客运营销业务知识匮乏、客运营销数据库结构不熟悉及结构化查询语句使用不熟练等因素导致的铁路客运营销数据查询门槛高及营销数据利用率低的问题,提出一种基于NL2SQL的铁路客运营销数据智能交互模型。首先,基于铁路客运营销数据高频查询需求,建立了包含多张数据表,涉及大量铁路客运营销业务专业数据的实验库,并人工标记得到2000条常用结构化查询语句的实验数据。然后,使用收集到的铁路客运营销业务相关语料数据,利用P-tuning参数微调方法对Chinese-RoBerta-wwm-ext预训练模型进行了微调,实现了非结构化文本数据的数字化表达,从而建立了专精于铁路客运营销业务的动态词嵌入模型;接着,针对SQL语法的结构特点,基于双向长短期记忆网络建立了关键词预测、聚合运算符预测、算术运算符预测、逻辑运算符预测、排序预测、聚合条件预测和列预测等7个预测子模型,进而基于SQL各模块关联关系对7个子模型进行整合构建了SQL预测模型;最后,将该SQL预测模型作为微调后的Chinese-RoBerta-wwm-ext预训练模型的下游任务,构建了基于动态词嵌入和SQL抽象语法树的SQL预测模型,并利用由客运营销标记数据和CSpider数据集组成的混合数据集对该模型进行了训练和测试。经过对比实验和验证,该模型对标记的客运营销SQL数据预测的逻辑形式准确性达到68.4%,执行正确率达到75.9%,能够准确预测出要查询的列名、表名、操作符和条件等,相较于基于GLoVe固定词嵌入的模型(基准模型)和基于池化层参数微调的模型(对比模型)皆有较大的提升。该模型的应用对于进一步降低数据库使用门槛,更好地让数据服务于决策具有重要推动性作用。

铁路客运大数据智能化应用

随着信息技术的飞速发展,大数据和智能化技术已经深入到各个领域。铁路客运作为国民经济的重要组成部分,其大数据智能化应用更具重要意义。文章以此为背景,介绍铁路客运大数据智能化应用在市场感知方面的典型应用案例,以及大数据技术在客运需求挖掘、决策建议、市场营销、安全保障等方面的应用方案。客运大数据和智能化技术为提高铁路客运服务质量、优化运输组织、确保行车安全提供了新的技术手段。

基于自然语言处理的铁路客运营销分析智能对话系统研究

为提高铁路客运营销数据分析能力,研究开发了铁路客运营销分析智能对话系统,为铁路客运营销业务人员提供一种基于人机对话的数据分析工具。该系统包括语音识别、自然语言文本处理、智能数据挖掘、智能应答4个主要功能模块;利用语音唤醒和语音识别技术采集语音数据,通过神经网络模型将语音数据转换成自然语言文本;建立自然语言文本预处理模型,完成基于规则的词法句法分析方法,使用长短期记忆神经网络实现语义理解,确定用户意图;基于Bert模型的Text-to-SQL技术,将自然语言文本数据转换成数据查询SQL语句,构建智能Agent完成数据挖掘分析,生成数据分析结果;最后,运用语音合成技术和数据可视化技术,将数据分析结果转换为用户应答信息。

数字化转型下铁路客运营销辅助决策系统优化研究

针对中国铁路郑州局集团有限公司(简称:郑州局集团公司)客运营销辅助决策系统(简称:营销系统)在数字化转型过程中存在的问题,从系统结构、数据复制、报表服务、终端接入等方面提出了技术优化方案,并从运营指标分析、客流预测、售票策略监控预警、列车效益评估、数据可视化方面提出了业务功能提升的优化措施。优化后的系统已在郑州局集团公司取得了良好的应用效果。

基于Z世代青年消费特性的公交营销策略

随着城市化进程的加快,公交作为重要的城市交通方式,面临着新的挑战和变革。而Z世代青年群体作为未来的主力消费者和城市居民,对于公交行业的发展至关重要。本文通过了解Z世代青年的消费习惯、价值观和出行需求,针对其特点进行公交服务的创新与优化,提出相应的公交营销策略,以提升公交的吸引力和竞争力。

基于粗糙集聚类算法的铁路通道客运市场细分

对铁路通道内客运市场的细分,是研究铁路通道客流分担、客运产品设计的基础.根据宝鸡—兰州铁路通道旅客出行方式选择调查数据,结合粗糙集理论,首先,构建了铁路通道旅客出行方式选择决策表,对条件属性进行属性约简,并计算各属性的权重;其次,考虑到避免传统聚类算法的"维数陷阱",提出了基于粗糙属性重要度的K-means聚类算法,并在UCI数据集上进行仿真实验;最后,运用该算法对调查数据样本进行聚类.结果表明:将铁路通道客运市场细分为6类时,具有最好的聚类效果;经统计分析发现,不同子市场的旅客出行行为有明显的偏好.

道路旅客运输行业的政府管制

为了建立有效的道路旅客运输业安全保障系统,最大限度地保障旅客生命财产的安全,分析了中国道路客运业的地位、作用、市场特性、资源优化配置机理、行业发展的动力机制及行业的高技术风险属性,提出道路旅客运输业不属于一般性市场竞争领域,政府应对这一行业实施严格管制的观点,论述了认真把好行业准入关,严格监控企业的安全生产保障系统及规范企业的经营行为等政府监管的系统化方略及实施的迫切性。

铁路客运大数据平台架构及技术应用研究

文章结合我国铁路当前运输和信息化形势,分析大数据来源和相关技术,包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现及应用等技术,在此基础上设计了铁路客运大数据平台,并对铁路客运大数据应用场景和应用技术进行分析,提出铁路客运大数据建设和应用的推进思路。

高速铁路客运产品设计方法及策略研究

针对我国高速铁路客运需求特性变化,分析高速铁路客运产品的内涵、特点及其表现形式,提出高速铁路客运产品模型,通过研究高速铁路客运产品设计的基本思路和主要流程,分析高速铁路客运产品设计的关键技术方法,主要包括客运市场多级细分技术、真实需求行为预测技术、开行方案优化技术、列车分组席位协调优化配置技术、产品组合及差别定价技术等,研究提出高速铁路客运产品设计策略,即应注意树立以需求为核心的产品设计理念、针对不同层次产品合理设计多级细分市场、正确平衡产品的公益性与盈利性等。

基于市场细分的城市客运交通需求分析方法

分析运输消费者的特征和行为,了解运输需求的发生和变化情况成为当前该领域的研究重点。为此以运输市场营销学为理论基础,从消费者的角度出发,根据消费者的特征属性,采用市场细分的方法,细分城市客运的消费者市场,对城市客运交通需求展开分析和研究,提出分析方法的流程,并给出示例。

市场竞争条件下的客运价格优化策略模型及算法

考虑了在市场竞争条件下的不同客运方式之间的客流分配,以及在同一种方式中不同服务方式之间的客流分配问题,建立了随机用户平衡配流模型.在此基础上,同时考虑了乘客与客运部门两方面的利益,构造了一个三层规划模型以得到在市场竞争条件下制定客运价格的优化策略模型.既保证乘客的出行费用最优,又能使总的客运需求在不同的运输方式之间合理的分配.

沪宁线客流市场的调查与分析

通过对沪宁线旅客旅行费用来源、票价承受能力及对不同车次偏好等方面的调查，探索金三角地区铁路短途客流的市场规律，从而为制定铁路客运营销策略提供决策依据。

基于潜在类别模型的高铁旅客市场细分

对高速铁路旅客市场进行细分是应用收益管理理论的重要环节.基于京沪高铁的客票数据,选取年龄、性别、出行日期、出行距离、购票方式和提前购票时间6类外显变量作为分类指标,采用潜在类别模型进行高速铁路旅客市场的细分.首先将外显变量概率参数化后代入模型进行建模并利用Mplus软件进行模型求解,模型拟合的AIC和BIC等指标表明,当潜在类别为3类时模型具有较好的效果.然后根据模型参数估计结果对所有数据进行潜在聚类分析,分类正确率达到93%左右,表明分类结果合理,3种类别的旅客在提前购票时间、出行距离等方面具有明显的差异.潜在类别模型的引入可以为我国高速铁路收益管理理论研究和实践应用提供参考借鉴.

业务智能技术在铁路客运营销辅助决策系统中的应用

介绍业务智能技术,并基于Cognos业务智能技术为铁路客运营销辅助决策系统构造面向服务架构的应用,为铁道部及各铁路局决策层提供智能查询和分析。最后结合多维立方体的开发实例和应用分析,阐述该设计方法为该系统带来的灵活性和高可用性。

基于经济机理的公路超限超载运输长效治理机制研究

对公路超限超载运输行为进行了经济机理分析,认为构建超限超载运输长效治理机制,一方面要求政府要有严格的监管机制,通过强制手段约束超限超载行为;另一方面要从价格机制、竞争机制、供求机制三方面构建完善的市场机制,要建立公路货运信息系统以保证产业的网络化运营,以此提高公路货运企业自身的盈利水平。惟此才能实现公路超限超载长效治理的最终目标。

道路交通碳排放权交易研究现状与展望

道路交通碳排放由于占比大且持续增长已成为全球气候变化治理的焦点.面对现有减排政策的不确定性与反弹效应,基于总量控制与市场机制的碳排放权交易将成为未来道路交通碳排放治理的重要手段.综述了道路交通碳排放权交易的研究现状,根据碳排放权交易受控主体不同,将其分为上游、中游、下游3种交易机制,分别论述了这3种机制的研究进展,并对比总结了各自的配额原则、作用机理与优缺点.为实现道路交通碳排放3个驱动因素即燃料排放因子、车辆能耗强度、交通活动需求的协同优化,提出建立政府—企业—居民协同共治的道路交通碳排放权交易机制的政策建议,并分析了其基本原理以及未来的研究方向.

基于客户服务中心的铁路客运营销系统

通过分析铁路客户服务中心的现状,结合客户关系管理思想,利用数据仓库、数据挖掘、WEB＿GIS技术,引用三层CLIENT/SERVER体系结构,提出基于客户关系管理的铁路客户服务中心建设方案及实施步骤,从理论上论证实现重点客户关系管理、客户满意度分析、客运市场细分等新的功能.

基于GMDH的民航客运量需求预测与分析

根据社会经济发展和民航客运需求之间的关系,探讨了影响民航客运量的因素,并以成都民航客运市场为研究对象,采用多元线性回归和GMDH的方法,分别建立了两个民航客运需求预测模型对成都民航客运的需求量进行了预测,同时还实施了两种方法的组合预测,通过预测误差分析结果证明预测的可信性。研究表明,GMDH模型具有较强的预测推广能力和进行因素分析的优越性。