【摘 要】
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基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据,利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分,得到旅客对平行车次不同服务属性,如列车运行时间、发车时段和舒适度的
【机 构】
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中南大学交通运输工程学院智慧交通湖南省重点实验室
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基于RP(Revealed Preference)和SP(Stated Preference)调查数据,利用潜在类别模型对高铁旅客进行细分,得到旅客对平行车次不同服务属性,如列车运行时间、发车时段和舒适度的偏好程度,并对其进行量化;引入收益管理,以多列车整体收益最大为目标,构建平行车次动态差别定价模型,并设计模拟退火算法进行求解;最后,通过京沪高铁进行实例验证.结果表明:与固定票价进行客票销售相比,所提方案能够适应高峰期和平峰期不同客流特点,提高铁路客票总收益,为高铁平行车次灵活定价提供参考.
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