佳木斯大学交通运输 论文 1Word下载.docx

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目录

第1章：

绪论5

（1）研究背景及目的和意义5

1.1研究背景5

1.2研究的目的和意义5

（2）国内外研究现状5

2.1国外研究现状5

2.2国内研究现状6

（3）研究内容7

第2章：

铁路客流相关概述8

（1）铁路客流形成机理8

（2）OD客流概述9

（3）OD客流预测模式9

第3章：

铁路旅客出行行为及客流时空分布分析10

（1）铁路旅客出行过程分析10

（2）铁路旅客出行行为影响因素分析11

2.1旅客自身特性11

2.2旅客出行特性11

（3）OD客流时空分布特征分析12

3.1OD客流时间分布特征12

3.2OD客流空间分布特征14

第4章：

基于旅客性质和OD分布列车开行方案建议16

总结18

致谢19

参考文献20

第1章、绪论

（1）研究背景及目的和意义

长久以来，由于我国铁路行业运输能力一直处于供不应求的处境，客货争夺铁路运输量的情况十分严重，从而使得铁路旅客运输和服务水平、质量的上升受到了限制，其服务水平不受到客户的认同。

随着铁路的建设，铁路运输能力紧张的局面将得到缓解，铁路运输企业将更加关注旅客需求，并针对不同层次的旅客需求设计运输产品，推出不同的服务。

铁路基础设施建设、硬件设备的投入和服务质量的提高将为铁路企业赢得新的市场份额。

1.1研究背景

改革开放以来，我国旅客对火车出行需求也在逐渐演变，特别是对于出行的时间和距离要求越来越突出。

旅客的出行不仅仅希望能够顺利的达到所需要到达的地方，同时还比较关注在出行的过程中各项服务情况。

旅客出行时空距离的变化促使了不同地方旅客的流动，于此同时也使得客流在时空方面有所波动。

所以，对于这些情况，研究旅客出行的特性，探析OD客流分布的规律是有一定意义的。

1.2研究目的和意义

本文目标在于探讨旅客的出行意愿，从而分析出距离不同对出行时间段选择的偏重问题，并且分析了OD客流的时空分布，以此来为铁路相关企业提高运输能力提供合理的依据。

本文的研究意义有以下两点：

（1）合理了解和探讨距离差异下旅客对出行时间段的选择，从而能够知道旅客出行需求下OD客流分布特性，这样为火车开行方案的制定提供合理的理论依据。

（2）对旅客出行选择行为探析可以全面熟悉旅客出行的客观规律；

针对OD客流时空分布特征来制定科学的开行方案，从而提高铁路行业的服务能力。

（2）国内外研究现状

2.1国外研究现状

自从上世纪70年代，国外的研究学者就开始陆续对旅客的出行行为进行相关研究，并且获得一定的成果。

Watson利用非集计模型，分析了城际旅客运输方式的选择行为。

随后McFadden在对Logit模型及改进的NestedLogit模型进行完整论述的基础上，逐步形成了非集计方法的理论体系。

Ben-AkivaM和StevenR将经济学中的消费者效用理论引用到交通领域中，并以概率论为基础，运用非集计模型对交通方式划分进行研究，使非集计模型在交通出行选择行为中得到广泛运用。

Forinash和Chris-topher在随机效用理论研究中对非集计理论作了进一步完善。

在非集计理论的不断完善的基础上，Hensher、Enjian等人在分析个体自身特征、时空限制因素对其出行选择行为的影响研究中取得了丰富的成果。

Nuzzo1o在多级Logit模型基础上，建立了旅客选择模型，主要通过模拟中长距离铁路不同服务水平，包括列车时刻表、运行时间、票价影响因素条件下，建立旅客对列车类型、车次、等级的选择模型，该模型最大特点是考虑了旅客期望的到发时间和相关列车的早晚点惩罚。

总体来讲国外研究重点在于旅客对交通类型的选择问题上，所用的方法主要体现在交通不同类型的花费时间和费用方面，而往往忽视了出发时间、目的地等一些至关重要的因素，通常这些因素都是相互联系的。

所以准确的了解影响因素是必要的。

2.2国内研究现状

国内学者在客流分布特征和旅客出行选择行为方面也做了大量研究。

（1）客流分布特征方面

周淮通过分析上海轨道交通实际运行情况，总结了历年来相应的客流数据，得出了具体的客流变化数据，能够指导交通运营管理，为管理决策提供参考。

张成在研究城市轨道交通客流分布特征中，主要从规划和运营的角度说明了具体客流数据，能够从换乘客流分布、旅客候车分布以及客流时空分布获得相应的客流情况，并且在规划研究中进行了实例验证，证明了本文研究结论的正确性。

郑丽娟主要研究了网络化城市轨道交通客流时空分布特征及变化规律，并且结合客流在OD点对间分配，构建出了多概率选择模型，并以实例验证了所构建模型应用的准确性，为OD对客流分配影响计算提供了指导。

（2）旅客出行选择行为方面

甄静通过镜湖铁路客流数据研究，主要从旅客交通工具、旅客出行次数、客流结构、OD客流时间分布以及日客流量单位变化，说明了当前京沪铁路的客流规律，能够指导未来京沪高速铁路建设。

史峰和邓连波在研究中通过层次分析法分析了旅客乘车的影响因素，从乘车方便性、舒适性、乘车成本以及乘车时间等方面，建立了列车乘车模型，从而能够应用于确定客流等级分布。

南敬林在研究旅客乘车舒适度中，主要从铁路乘车服务、火车运行平稳度、候车站环境、旅行时间、人均占用面积等因素，同时根据旅行意图和旅客职业设置了相应的圈住，能够体现研究的准确化，从而以旅行舒适度为目标来提升铁路对乘客的吸引能力。

刘卫果研究中主要应用了随机效用理论和方法，进行分析旅客乘车效用特征，并且借助交通成本以及旅客主观意见建立了旅客出行效用函数，同时，借助计算机辅助分析进行模拟旅客出行行为特征。

此外，通过文献进行分析了旅客出行心理特征，从出行成本、出行时间要求、乘坐舒适性、安全性以及方便性等因素，论述了各个因素关系，最终构建了基于旅客出行意愿的模糊机会约束规划模型。

（3）研究内容

本文的研究思路是建立在旅客的需求上的，通过探讨出行距离差异对旅客出行选择的影响，来解析OD客流分布特征；

并在此基础上提出火车开行方案的建议，来提高铁路行业的整体运输能力。

第2章、铁路客流相关概述

2.1铁路客流形成机理

铁路行业是国家发展不可缺少的部门，要想对其客流量进行科学的预测，需要对铁路客流形成机理进行合理的分析和掌握，通常客流形成机理可以归纳为以下几个方面：

（1）社会生产活动

在目前客流中最为重要的部分是商务客流与公务客流，这部分客流的产生原因来源于社会的生产活动。

人们在日常的社会活动中，势必需要进行一定的公务和商务交往，所以不可避免的产生公务和商务客流。

（2）资源分布的不均衡

因为目前上存在各种资源分布不均匀，为了满足人类的各种需求，需要进行人类在各种资源点进行一定的流动，从而便产生了一定出行需要，有需要将产生一定量的客流量。

例如教育的资源的不平衡，使得寒暑假时产生学生流。

（3）社会生活及文化观念

在这个社会中，每一个人都是单独存在的，都是需要一定社会流动来与其他相互联系起来。

但是因为资源的不平衡问题或者一些社会活动使得个体之间存在一定的距离性，所以为了维持个体之间的联系，从而促进了出行的需要，在一定程度上转化为一定的客流量，比如春运探亲客流等。

图2.1客流的形成机理

2.2OD客流概述

OD的全称为OriginalDestination，即其只考虑始发地和终点的客流，不将两者之间的点作为考虑范围的一种分析方法。

该方法可以对预测火车开行的数目和类型的确定给予数据支持，其体现出客流作用的范围，OD的准确确定为预测提供了可靠的支持。

如今，我国铁路线路在OD点选择的时候可以参考现在已有的铁路客流分布状况，但是还需要达到下面两个条件：

（1）最大可能的实现全面地覆盖路线；

（2）OD数量需要确保其具有操作性，最大可能降低其计算量。

2.3OD客流预测模式

OD客流通常分成两块，分别对其客流量完成相对应的预测，汇总后能够预测每年OD的客流量。

在此前提下，利用Logit方法对不同运输类型之间进行对应的分配，这样就能够获得每个OD客流量。

按照客流的特性，OD客流能够划分为基本客流和诱增客流两方面。

基本客流：

如今的客流运输方面，主要有公路、水路、航空、铁路四种运输方法来满足社会的各项需求。

在基本客流没有引入的情况下，因为人口、收入等一些社会增长量来产生客流量。

诱增客流：

其是在新旅行方式发展的基础上而发展起来的对旅行的新需求。

随着铁路覆盖面在不断扩大，建设技术在不断完善，服务水平不断提升的情况下，将不断促使社会对出行的需求，从而来提高客流量。

第3章、铁路旅客出行行为及客流时空分布分析

（1）铁路旅客出行过程分析

铁路旅客出行行为决定了客流在铁路路网上的分布，其行为特征反映了某车站或某一条线路旅客出行形成的特有属性和基本规律。

掌握旅客出行行为规律是铁路客运产品结构调整和服务质量提高的重要参考依据。

旅客在选择采用何种交通方式出行时，首先根据出行目的、出行距离、收入水平、交通工具的技术经济特性等因素选择恰当的交通方式，再根据交通方式的运营信息选择出行方案的具体接续和路线。

铁路作为旅客出行的一种重要交通方式，其出行选择与其他交通方式有共同的特点。

铁路旅客在选择出行方案时，会考虑到自身的经济水平、出行目的、各种列车的技术经济特性等因素；

同时，由于铁路在同一路径上可能有多趟列车开行，因此，旅客出行还会重视列车发车时刻和到达时刻的影响。

旅客通过期望的发车时刻与列车时刻表进行匹配，最终确定出行方案。

列车发车时刻和到达时刻会影响到旅客两端市内交通出行的方便性，在列车准点到达的情况下，旅客到达时刻一般由旅客所期望的发车时刻决定，所以，旅客所期望发车时刻是影响旅客出行的一个重要因素。

铁路旅客的出行过程可用图3-1铁路旅客出行链表示。

图3-1旅客出行链

图3-1表示旅客从出发地到目的地出行的全过程。

从旅客出行全过程来看，以铁路车站为节点，其过程大致可以分为三个阶段：

第一个阶段是旅客从出发地到出发车站的市内交通出行阶段，在这个阶段中，旅客通过市内公交、地铁、出租车、私家车、步行等交通方式到达车站；

第二阶段是旅客从出发车站到目的车站的铁路通道出行阶段，通常旅客会选择快速、舒适、方便、经济的铁路客运产品来满足出行需求，在此阶段中，由于不能乘坐一趟列车到达目的车站，部分旅客会在换乘车站进行一次及以上次数的换乘到达目的车站；

第三阶段是旅客从目的车站到目的地的市内交通出行阶段，旅客到达车站后采用市内交通到达目的地，市内交通的运营时间会影响到旅客的到达时刻，要保证旅客顺利到达目的地，列车到达时刻与市内交通要有良好的接续。

（2）铁路旅客出行行为影响因素分析

2.1旅客自身特性

对旅客出行选择行为具有明显的特征，主要影响因素包括：

旅客教育程度、收入情况、职业分布、年龄结构、旅客性别、出行费用来源等。

通过分析旅客的年龄结构，老年人主要选择成本较低，安全性高的方式，年轻人选择时间短、舒适性高的方式。

通过分析旅客的职业情况，根据出行目的、个人喜好以及单位实际情况都有所不同，政府机关工作人员都是公费出行，对于产品的价格考虑较少，更多的强调产品的快速性和舒适性。

学生的乘坐往往是寒暑假，该群体关注较大就是出行成本。

旅客收入水平对于旅客的出行方式有着明显的影响，在选择乘坐产品中，高收入人群很少关注乘坐价格，而低收入人群选择乘坐方式主要考虑产品价格。

旅客的教育程度也会影响旅客出行选择行为，教育程度高的旅客更多关注安全性、舒适性，对成本关注较少。

2.2旅客出行特性

旅客的出行特性主要包括旅客的出行目的、出行时间和出行距离等。

2.2.1出行目的

根据旅客出行目的可以将客流划分为消费性和生产性客流，同时，消费性客流还可以划分为购物流、旅游流以及探亲流。

生产性客流还可以划分为学生客流、民工流、商务客流以及公务客流；

在产品选择中客流类别之间存在明显的差异，商务客流要求旅行必须满足时效性要求，对于旅行成本考虑较少；

非公务客流主要考虑实际的收入情况与选择产品的价格，最终确定相应的出行方式。

2.2.2出行时间

从铁路旅客出行过程分析，出行时间包括旅客从出发地到车站的市内交通时间、旅客到达或离幵车站等待时间、列车运行时间和从车站到目的地的市内交通时间；

另外，如果旅客中转换乘，还包括旅客换乘等待时间；

其中，列车运行时间与旅客出行距离、选择的列车等级有关，不同等级列车对旅客旅行时间影响较大。

旅行时间的长短也会影响到旅客乘坐列车的舒适度，旅行时间过长，旅客会感到明显不适，容易产生疲劳感，列车的舒适度就会明显降低。

2.2.3出行距离

出行距离因素是不依赖旅客个人的意愿的。

顾客出行距离的远近直接影响着旅客出行时间的长短的选择。

因为不同类型的火车的技术和经济特性不同，旅客所乘坐的火车类型不同，使得其花费的时间也是不同的，所以可以通过旅客出行的距离来反映旅客所乘坐火车花费的时间。

在日常生活中，旅客往往不去关注自己出行距离，而重点在于其出行所需要花费的时间。

（3）OD客流时空分布特征分析

对于相同OD，不同的时间段而言，其OD客流的变化规律也是存在较大差异的，通常相同时间段不同OD，客流情况也是存在一定差异的。

所以客流是在时间和空间两个角度存在着差异性，通过研究客流在两个角度方面的变化，可以帮助铁路企业有效的制定开行方案。

为了更好地满足旅客的出行需求，铁路部门就要掌握不同OD区间及不同时间段客流量的变化趋势及变化量。

3.1OD客流时间分布特征

根据客流时间分布即全日客运量在各时间段上的分布。

不同跨度的时间段，客流的变化特征也不同。

按统计时间度量，客流时间分布可分为客流日分布、客流周（即平常期，工作日一周末）分布和客流节假日分布。

3.1.1客流日分布

客流日分布简单来讲就是每日不同时间段的客流量分布。

其在短途交通客流统计中作用较为明显，利用不同时间段的客流量，来设置每日的行车计划和车辆分配问题。

客流量变化通常与人们的生活习惯有关，比如上下班、出差等。

一般可以将客流的日客流分布特性划分为单峰型、双峰型、全峰型和突峰型。

A.单峰型

单峰型特性具有明显的潮汐现象，OD间上下行方向都会出现一个客流量高峰期，同时在时间上两者不重合，通常这些类型的站点的周围用地功能比较简单，旅客分布相比比较集中，其大概趋势如图3-2所示。

图3-2单峰型

B.双峰型

双峰型特征一般为OD客流在某方向上，每日之内会有两个流量高峰期，高峰期一般出现在上边高峰期和下班高峰期。

这种类型的客流分布一般是两个城市之间的往返流。

图3-3双峰型

C.全峰型

全峰型客流分布通常是每日不同时间点客流量都比较大，客流分布没有显著性的谷。

一般出现这种类型的客流分布类型发生在客流量比较大的中间换乘车站，其表现情况如图3-4所示。

图3-4全峰型

D.突峰型

突峰型分布表现是每日一个时间段客流量出现快速上升的情况，对于这种情况可能是因为某一个城市举办一些盛大的体育比赛、演唱会等。

图3-5突峰型

客流日流量分布特征和出行距离和花费时间有关。

不同的出行距离，客流量分布明显存在差异。

例如京津城际高峰时间段客流量变化比较显著，呈现出早高峰和晚高峰的现象，客流量大部分来源于公务、商务。

而对于武广线，起始点距离较短长，高峰时间现象并不显著，客流主要以返乡为主。

此外，旅客对出行时段的选择偏好也会影响到客流的日分布，由于旅客的出行习惯、出行经验的不同，旅客对出行时段的选择偏好也因人而异，各个时段的客流分布也不同。

3.1.2客流周分布特征

客流周分布指按照日作为单位进行统计每周的客流量变化情况。

对周进行研究更符合人们的生活和工作的规律。

OD客流每周分布显著的特征是工作日和周末流量的明显波动。

比如国内一些发展比较好的城市，其工作日客流量主要以公务和商务流量为主，而周末主要是以旅游和探亲流，所以明显比工作日流量大，而对于每个工作日而言，其也存在较为显著的早高峰和晚高峰的情况。

3.1.3客流节假日分布特征

客流量变化受节假日影响也比较大，主要与节假日的放假时间长短有关，通常节假日高峰主要出现在节日之前和节日之后。

比如春运期间，节日前和节日后高峰期都相对较长，然而对于假期较短的国庆等一下节日，客流量高峰期只出现在节日前和节日后几天范围内。

此外不同节假日的客流属性所带来流量变化也是不一样的，通常对于春节而言，主要是以探亲流量为主，而对国庆节而言主要是以旅游流量为主，出行的高峰相对来讲比较集中，去向比较明确。

3.2OD客流空间分布特征

OD客流在空间角度的分布不仅仅在于铁路网方向的不平衡性，还有客运节点的不平衡性。

这两方面主要表现如下：

3.2.1上下行方向客流分布

上下行方向的客流量的不平衡性促使了来往方向上的火车开行量不相等。

通常情况下，两个方向的客流量是相等，但是某些时候两个方向的客流也是存在一定的差异的。

在方向分布上，客流主要分为双向型和单向性。

双向型指单位时间上下行客运量接近相等。

一般在城市性质或经济发展水平相近的两城市之间的客流类型属于双向型的较多。

单向型指单位时间上下行的客运量差异很大。

一般在节假日高峰期，线路某一方向上出现突发客流或两客运节点等级相差较大时客流分布属于单向型。

3.2.2客运节点的客流分布

客运节点的客流量对于不同等级节点也是存在一定的不平衡性。

按照客运节点分级的规则，我国客运节点通常归纳为四大类：

路网性、区域性、地方性和一般性客运节点。

不同等级的划分需要参照节点的日均旅客发送量、社会属性、动车检修条件、节点在路网中的地位和功能等因素。

一般情况下，节点的等级可以反映出节点客流量的实际情况。

第4章、基于旅客性质和OD分布列车开行方案建议

基于旅客性质和OD分布列车开行方案编制提出几点建议。

1.列车运行区段

确定列车运行区段是确定列车始发、终到及经由线路，主要目的是为了提高列车直达率，合理周转和运用列车车底，减少列车需求数量。

（1）OD客流时空分布特征主要体现了城市间的客流特征。

列车运行区段两端应为经济发达、地理位置重要的城市，即两端客运节点等级应较高，保证大客流客运节点之间旅客的出行需求。

（2）不同子市场下客流表现为不同的分布特征，列车运行区段应覆盖各个子市场重要客运节点，保证区段两端至少一端为子市场的重要客运节点。

地方性节点与其他子市场的路网性或区域性重要节点之间，一般通过停站或中转方式接续，若考虑到区段客流量较大，则可确定为运行区段。

（3）一般性客运节点之间客流时空分布特征不明显，客流量也相对较小。

一般性客运节点客流可以通过客流归并，归并到路网性或区域性客运节点之间，通过停站和中转方式运送客流。

2.列车编组方案

列车编组可以灵活编组。

列车编组数量与列车长短途性质、高峰时段客流量有关。

根据不同子市场旅客发车时段选择比例分布，对于短途通勤流和近程城际流子市场，在7-9点是客流高峰时段可以开行长编组列车，增加列车的运输能力，满足旅客出行需求，吸引客流；

而在15-19点客流平峰时段，则可以釆用短编组形式，提高列车上座率，减少运营成本。

对于远程城际流和夕发朝至流子市场，则列车采用重联编组形式较为有利，一方面可以减少动车组开行数量，节约运营成本；

另一方面，可以充分利用区间的通过能力。

3.基于OD的客运需求

对于站点的客运的需求，可以根据列车的效用函数来计算[13]：

其中，

为OD之间不同类型火车的加权效用系数；

为OD之间第i类型火车的费用；

为OD之间旅客的时间价值；

为OD之间第i类型火车的旅行时间；

接着利用Logit模型，可以推到OD之间的第i类型的火车的客流分担量为：

最后根据OD客流预测来计算出火车开行的数量，其为：

其中：

为火车开行的数量，

为第i类型火车平均定员数，k为火车座位利用率。

总结

本文系统分析了OD客流时空分布特性，为时段客流分配提供支持。

提出了基于时段客流的旅客列车开行方案编制建议。

本文的主要工作及结论如下：

1.对铁路旅客的出行过程进行分析，在此基础上