【摘 要】
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差异化定价策略通过票价调节引导客流转移,是解决城市轨道交通高峰客流拥挤的一项有效策略。本文基于AFC（Automatic Fare Collection System）数据分析,从乘客出发时间选择行为着手,构建城市轨道交通早高峰分时定价模型,为轨道交通差异化定价策略提供理论支持,具体研究内容如下:（1）乘客出行时间特征分析及弹性乘客识别:以AFC数据记录的乘客出行特征为基础,定义乘客“出行波动系数
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差异化定价策略通过票价调节引导客流转移,是解决城市轨道交通高峰客流拥挤的一项有效策略。本文基于AFC（Automatic Fare Collection System）数据分析,从乘客出发时间选择行为着手,构建城市轨道交通早高峰分时定价模型,为轨道交通差异化定价策略提供理论支持,具体研究内容如下:（1）乘客出行时间特征分析及弹性乘客识别:以AFC数据记录的乘客出行特征为基础,定义乘客“出行波动系数”和“弹性”出行特征,基于K-means聚类提出一种弹性出行乘客识别方法;结合北京市实际数据分析乘客弹性出行特征,验证弹性出行乘客识别方法的有效性。（2）基于MNL（Multi-nominal Logit Model）的乘客出发时间选择模型构建及早高峰乘客出发时间选择行为分析:在辨识弹性出行乘客的基础上,确定乘客类型为影响出发时间选择行为的显著因素之一,基于MNL构建乘客出发时间选择模型;对乘客类型进行敏感性分析,结果显示,刚性出行乘客选择尖峰时段出行的概率是弹性出行的1-1.5倍,证明乘客类型对乘客出发时间选择行为有显著影响。（3）基于乘客出发时间选择的早高峰分时定价双层规划模型构建:结合乘客出发时间选择模型描述乘客对票价调整的反应行为,考虑轨道交通运营方收益最大化和乘客广义出行费用最小化,引入出发时间选择效用和乘客时间价值,构建分时定价双层规划票价模型;该模型体现了刚性出行和弹性出行乘客定价差异,刻画出客流与票价的相互影响机理。（4）以北京地铁9号线为对象进行实证研究,验证本文提出的分时定价模型有效性,实验结果表明该模型能有效均衡客流、降低乘客出行成本、增加地铁运营收入;基于2021年北京地铁“高峰票价+通勤优惠”研究计划,结合分时定价结果,提出针对性的分时定价策略实施建议,丰富了差异化定价视角。
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