【摘要】： 隨著我國鐵路運能的提高,客運市場逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橘I方市場。高效、準(zhǔn)確地獲取客運市場需求信息,是鐵路運輸企業(yè)提高社會效益和經(jīng)濟(jì)效益的前提,而客流調(diào)查是獲取完整、準(zhǔn)確的客運市場需求信息不可或缺的手段。 本文針對鐵路客流調(diào)查的采樣技術(shù)進(jìn)行研究,重點解決其中的采樣頻度、采樣數(shù)量以及對采樣信息完備程度評價的量化方法,從而使客流調(diào)查的采樣在“準(zhǔn)”、“全”、“好”三方面有所改進(jìn),為鐵路運輸企業(yè)的運營決策工作提供更好的參考依據(jù)。 在采樣頻度方面,通過對客流量隨時間變化規(guī)律的分析,引入分層抽樣思想,運用最小層內(nèi)方差法將內(nèi)部差異較大的總體劃分為內(nèi)部差異較小的次級總體,從而確定采樣時間和間隔。 在確定采樣頻度的前提下,提出一種基于小樣本逐漸逼近的方法,建立樣本量與特征值離散程度的關(guān)系,從而為最小樣本量的確定提供依據(jù)。 在采樣信息完備程度的評價方面,受到信息熵思想的啟發(fā),提出基于信息熵的采樣信息完備程度的評價指標(biāo)和方法,并以此評價問卷中的量表設(shè)計和出行意愿調(diào)查方法,為客流調(diào)查問卷設(shè)計提供參考依據(jù)。 最后,將采樣技術(shù)應(yīng)用于成灌鐵路客流調(diào)查中,通過對調(diào)查結(jié)果的單一因素分析,得到客流結(jié)構(gòu)的若干規(guī)律,并進(jìn)一步采用動態(tài)K-means聚類算法,將成灌鐵路客運市場細(xì)分為三個子市場,最后針對性地提出成灌鐵路在票種票制方面的營銷建議。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F532
【圖文】：

客流量時間序列圖(段長:10分鐘)

增加運算量。為此，本文對數(shù)據(jù)采用不同長度時間段(10分鐘、30分鐘、1小時、2小時)進(jìn)行分組，繪出一天內(nèi)客流量的時間序列圖對比如下:圖2一1客流量時間序列圖(段長:10分鐘)FigureZ一 1Seq” encechartof那 ssengerflow(timeslice:10Inin)圖2一2客流量時間序列圖(段長:30分鐘)FigureZ一 SequeneechartofPassengerflow(t五nesliee:30min)

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 武科名;高鐵客運需求市場細(xì)分及差異化產(chǎn)品設(shè)計[D];北京交通大學(xué);2011年

2 楊雪;城市大型居住區(qū)居民出行特征分析與公交調(diào)度優(yōu)化研究[D];北京交通大學(xué);2011年

本文編號：2727521