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取消既有線高等級旅客列車條件下的鐵路南北主要通道客流預(yù)測研究

發(fā)布時間:2017-06-11 16:08

  本文關(guān)鍵詞:取消既有線高等級旅客列車條件下的鐵路南北主要通道客流預(yù)測研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:由于我國鐵路長期采用客貨共線的運輸組織模式,通過能力損失嚴(yán)重。在這種背景下,2008年我國頒發(fā)了《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》的調(diào)整方案,提出到2020年主要繁忙干線實現(xiàn)客貨分線的發(fā)展目標(biāo)。隨著客貨分線的不斷推進(jìn),高速鐵路逐漸成網(wǎng),既有線旅客列車逐漸被取締,鐵路客流及客流結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大變化。因此,本文根據(jù)我國鐵路客運的實際運營需求,在實現(xiàn)客貨分線的過渡時期,提出了取消既有線高等級旅客列車的方案,在這種運輸產(chǎn)品結(jié)構(gòu)局部調(diào)整的情況下進(jìn)行客流預(yù)測研究,為優(yōu)化客運產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和列車運行方案提供依據(jù)。本文以京滬、京廣兩條南北通道為具體研究對象進(jìn)行客流預(yù)測,并且分析了取消既有線高等級旅客列車前后的客流及客流結(jié)構(gòu)變化。首先,從客運生成機理出發(fā),定性和定量地分析鐵路客運需求的影響因素,選擇滿足相關(guān)性檢驗且具有強相關(guān)性的影響因素作為客流預(yù)測模型的輸入變量。其次,在對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色模型預(yù)測精度的基礎(chǔ)上,采用基于改進(jìn)平滑參數(shù)選取方法的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色模型的加權(quán)組合預(yù)測模型進(jìn)行交通生成預(yù)測。然后,考慮旅客列車等級,對廣義費用函數(shù)進(jìn)行修正,采用Logit模型預(yù)測既有鐵路和高速鐵路的客流分擔(dān)率。最后,提出取消既有線高等級旅客列車的方案,并基于SP調(diào)查數(shù)據(jù),對取消既有線高等級旅客列車后客流流向進(jìn)行分析,預(yù)測了該方案下的鐵路客流及客流結(jié)構(gòu)。通過分析取消既有線高等級旅客列車后鐵路客流損失情況,結(jié)果表明取消既有線高等級旅客列車后鐵路客流損失不大。通過預(yù)測和對比取消既有線高等級旅客列車前后的客流變化情況,結(jié)果顯示取消既有線高等級旅客列車后高速鐵路客流分擔(dān)率增加,從而進(jìn)一步驗證了取消既有線高等級旅客列車的可行性。
【關(guān)鍵詞】:客貨分線 客流預(yù)測 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 廣義費用函數(shù) 取消既有線高等級旅客列車
【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】:2016
【分類號】:U293.13;TP183
【目錄】:
  • 致謝5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-12
  • 1 緒論12-22
  • 1.1 研究背景與意義12-13
  • 1.1.1 研究背景12-13
  • 1.1.2 研究意義13
  • 1.2 國內(nèi)外鐵路客流預(yù)測方法綜述13-19
  • 1.2.1 客運需求生成機理和影響因素的研究13-14
  • 1.2.2 客流預(yù)測方法的研究14-17
  • 1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在運輸需求預(yù)測中的應(yīng)用17-18
  • 1.2.4 國內(nèi)外客流預(yù)測方法總結(jié)18-19
  • 1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線19-20
  • 1.3.1 研究內(nèi)容19
  • 1.3.2 技術(shù)路線19-20
  • 1.4 論文創(chuàng)新點20-22
  • 2 鐵路客運需求生成機理和影響因素分析22-31
  • 2.1 客運需求生成機理分析22-23
  • 2.2 鐵路客運需求影響因素的定性分析23-24
  • 2.3 鐵路客運需求影響因素的定量分析24-30
  • 2.3.1 鐵路客運量的影響因素25-28
  • 2.3.2 鐵路客運量與影響因素的相關(guān)性分析28-30
  • 2.4 本章小結(jié)30-31
  • 3 南北主要通道鐵路客流預(yù)測31-56
  • 3.1 南北主要通道鐵路客流預(yù)測框架31
  • 3.2 節(jié)點歸并與劃分31-32
  • 3.3 客運量影響因素預(yù)測32-36
  • 3.3.1 基本方法32-34
  • 3.3.2 預(yù)測實現(xiàn)34-36
  • 3.4 交通生成36-48
  • 3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型36-38
  • 3.4.2 改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型38-42
  • 3.4.3 灰色模型42-45
  • 3.4.4 預(yù)測結(jié)果分析45-46
  • 3.4.5 轉(zhuǎn)移和誘增客流46-48
  • 3.5 交通分布48-50
  • 3.5.1 Fratar法48-49
  • 3.5.2 預(yù)測實現(xiàn)49-50
  • 3.6 方式劃分50-55
  • 3.6.1 模型介紹50-51
  • 3.6.2 預(yù)測實現(xiàn)51-55
  • 3.7 本章小結(jié)55-56
  • 4 取消既有線高等級旅客列車客流預(yù)測及影響分析56-71
  • 4.1 取消既有線高等級旅客列車的分析56-57
  • 4.2 取消既有線高等級旅客列車客流流向的調(diào)查及分析57-66
  • 4.2.1 調(diào)查方案與實施57-58
  • 4.2.2 旅客基本特征分析58-60
  • 4.2.3 運輸產(chǎn)品特性分析60-64
  • 4.2.4 取消既有線高等級旅客列車后鐵路客流損失情況64-66
  • 4.3 取消既有線高等級旅客列車的客流預(yù)測66-70
  • 4.3.1 交通分布66-67
  • 4.3.2 方式劃分67-70
  • 4.4 本章小結(jié)70-71
  • 5 結(jié)論與展望71-73
  • 5.1 研究總結(jié)71-72
  • 5.2 研究展望72-73
  • 參考文獻(xiàn)73-76
  • 附錄A76-77
  • 附錄B77-78
  • 附錄C78-79
  • 附錄D79-80
  • 附錄E80-81
  • 附錄F81-82
  • 附錄G82-83
  • 附錄H83-85
  • 附錄I85-86
  • 附錄J86-88
  • 附錄K88-89
  • 附錄L89-90
  • 作者簡歷90-92
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集92

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2 王P,

本文編號:441972


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