基于博弈论的中小机场旅客出行选择研究

针对大型枢纽机场对周边中小机场的"虹吸效应"所产生的中小机场旅客量不足、枢纽机场日益拥堵等问题,提出了一个优化运营方案:调整机场航班频率与票价,引导中小机场旅客选择中小机场出行.基于Logit模型分析中小机场旅客出行选择行为,以票价和频率为竞争策略变量,建立枢纽机场和中小机场的非合作博弈模型,给出纯策略和混合策略Nash均衡解的存在性和计算方法.最后结合实例对模型进行验证,结果表明均衡条件下的航班频率与票价有利于提高中小机场旅客出行的社会效益.     

拟建支线机场通航可行性论证方法

为论证拟建支线机场通航年是否有充足客源,从航空旅客吞吐量的角度提出了一种系统的论证方法。比选已有拟建机场旅客吞吐量预测方法,采用基于快速聚类分析的航空分担率模型进行航空分担率预测;在此基础上,结合综合交通客运量预测出通航年机场旅客吞吐量,对比近年来中国新通航支线机场通航年旅客吞吐量占当年全国航空旅客吞吐量的比重,拟建支线机场所占比重不低于已通航机场所占比重的最低水平即可通航;将该方法应用于石嘴山市拟建支线机场通航年客运分析。应用表明:基于通航年旅客吞吐量预测的方法,可以很好地论证拟建支线机场通航的可行性。     

线性回归在机场加油量预测中的应用

线性回归是一种常用的预测方法,因其简单实用而应用广泛。机场供油工程中,旅客吞吐量、货邮吞吐量和起降架次等航空业务量直接影响到加油量需求,经统计数据验证,加油量与机场主要业务量之间呈线性关系,因此常常采用线性回归法预测机场加油量。本文以线性回归预测机场加油量的示例,通过8组预测结果与实际值进行比较,分析一元线性回归与多元线性回归的差别,以及采用不同范围的统计数据对预测结果的影响。通过比较和分析,提出对线性回归自变量选取的建议,并结合工作实践阐述了线性回归预测法在预测机场加油量时的应用特点、局限性、适用范围。     

基于改进BP神经网络的公路旅游客流量预测

针对如何精确预测公路旅游客流量这一问题,论述了公路旅游客流量研究背景,对包括神经网络模型在内的几类模型进行了分析,说明神经网络预测模型运用在公路旅游客流量预测中的优势.以实证分析为背景,论述了改进BP神经网络在公路旅游客流量预测中的应用,并深入研究了实际运用中输入/输出向量的选择、数据预处理方法、隐层神经元数目选择、训练函数选择等实际问题,对预测结果和实际值进行了比较和分析论述,得到一个适合的BP网络.最后对几种预测方法的预测结果进行比较,说明了BP神经网络在公路旅游客流量预测的合理性与可行性.     

季节性变动影响下的上海港集装箱吞吐量预测

港口吞吐量精准预测对于每一个港口的成功经营和有效决策都十分重要.季节性波动经常会影响港口吞吐量,为了更为准确地预测上海港口集装箱吞吐量,本文选取2007年至2012年上海港母港集装箱吞吐量的月度数据,并对于港口集装箱吞吐量的月度数据中出现的季节性波动进行了处理,采用季节时间序列模型对其进行预测.为了说明方法的有效性,以同样的数据,使用整自回归移动平均模型对上海港集装箱吞吐量进行预测.两种方法预测结果进行对比发现,利用季节时间序列模型对港口集装箱吞吐量季节性进行处理,能够提高港口集装箱吞吐量的预测精度.     

民用机场货运吞吐量预测方法

随着中国经济建设和航空运输的发展，航空货运在航空运输市场中的份额越来越大，成为航空运输业新的经济增长点．目前对于机场货运吞吐量的预测方法不尽合理，导致了预测与实际情况不符，为此提出将机场的服务范围和城市圈概念融入传统吞吐量的预测方法．最后以南京机场为案例进行了分析研究。     

人工蜂群算法优化LS-SVM的预测模型

在航空公司运营过程中,航空客流量预测是航班计划制定、机组调度规划及航线安排等的重要依据。为了更加准确地预测航空客流量,提出了一种基于人工蜂群ABC(artificial bee colony)算法优化最小二乘支持向量机LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)的航空客流量预测模型(ABC-LSSVM),并与LSSVM、GA-LSSVM和PSO-LSSVM模型的结果进行对比。结果表明,ABC-LSSVM模型的误差最小、精度最高,是相对有效的一种航空客流量预测方法。     

灰色支持向量机在机场吞吐量预测中的应用

在分析传统预测方法不足的基础上,利用灰色支持向量机组合分析模型,以实际值与灰色模型预测值的比值序列作为支持向量机模型的输入,选取径向基函数为核函数,并通过交叉验证法选取最优参数,利用支持向量机模型分析预测比值序列,最后通过灰色模型还原为货邮吞吐量的预测值.以上海机场货邮吞吐量为例,对灰色支持向量机模型进行了实证分析,并与灰色模型、支持向量机模型进行了对比.     

基于Logit和KMV的我国上市公司信用风险的比较研究

利用Logit回归模型和KMV模型分别对选取的29家我国上市公司样本的信用风险进行实证分析和比较。结果表明,两个模型基本上都能反映上市公司的信用状况,虽然KMV模型对非违约样本组的预测结果要优于Logit模型,但是在违约公司样本组的预测上,Logit模型要远比KMV模型准确。从总体效果来看,Logit模型的预测准确性要高于KMV模型。     

上海浦东国际机场货运吞吐量预测

航空货运量的预测为机场货运业务的科学决策以及对资源的优化配置提供了基础.在分析浦东机场航空货运吞吐量与经济因素的基础上,建立了以长三角GDP为自变量的相关回归分析预测模型.通过统计检验及实际数据与预测结果的比较,证明了该模型在预测浦东机场航空货运吞吐量方面的可行性,并具有较高的精度.     

基于面板混合Logit模型的中长途高速客运方式分担率预测

针对高铁和民航在中长途高速客运中的方式分担率变化问题,考虑到不同旅客群体间的异质性及旅客在不同情景下选择的相关性,以旅客性别、年龄、月收入等为基本属性,程前程后费用和时间、旅程费用和时间作为特性变量,建立了面板混合Logit模型。利用NLOGIT软件,基于北京—南京客运通道旅客出行意向调查数据,分别对传统Logit模型、横截面混合Logit模型和面板混合Logit模型进行参数估计。模型估计结果表明,面板混合Logit模型具有更好的行为解释能力和预测精度。基于面板混合Logit模型,使用仿真方法预测了高铁和民航的方式分担率随旅程费用和时间的变化趋势,得到高铁分担率随旅程费用差的增大而增加、随旅程时间差的增大而减小,民航则相反,并且旅程费用差对方式分担率的影响比旅程时间差更加显著。     

考虑路径尺度的城市轨道交通客流分配

城市轨道交通客流分配是进行轨道交通线网规划、评估和运营管理的关键技术之一。考虑有效路径之间重叠对路径选择概率的影响,在效用函数中加入路径尺度调整效用值,提出基于路径尺度的Logit客流分配方法。以北京地铁线网为例,构建乘客出行广义费用函数,搜索有效路径,清洗自动售检票系统(automatic fare collection, AFC)刷卡数据,通过MATLAB软件进行客流分配计算。结果表明:与既有模型相比,路径尺度Logit模型路径选择概率误差降低了24.32%,提高了客流分配精度。提出的路径尺度Logit模型具有较好的适用性、有效性,对于提升城市轨道交通线网科学规划水平、降低运营安全风险具有重要意义。     

中小机场航线网络结构及连接特性分析

以中小机场航线网络为研究对象,基于2019年夏秋航季航班计划时刻表数据,通过复杂网络指标分析中小机场及其航线的网络结构与分布特征,并从邻接机场类型、介数等视角,分析了四类中小机场的偏好连接特点。结果表明:中小机场的平均度值为大型机场的1/6,机场度值对航距的影响较客运量更大,高介数的机场并不对应为高客运量或远航距特征,簇系数高于0.6的中小机场客运量与航距加权分布表现出一定的集聚性;经客运量或航距加权的低介数航线网络聚集性较强,东部沿海地区较少有在客运量、航距加权下的高介数特征航线;中小机场与大型机场的连接规模远高于中小机场之间的相互连接规模,低介数的中小机场倾向于选择介数较高的中小机场连接。     

基于数据包网络分析法和TOBIT模型的机场客运效率修正评估方法

以2008—2019年京津冀区域的9个机场为例,探索基于三阶段数据包网络分析法(data envelopment analysis, DEA)和TOBIT模型的高铁影响下机场客运效率修正评估方法,采用Banker-Charnes-Cooper(BCC)模型在第一阶段直接评估城市经济结构输入变量对机场客运综合技术、纯技术和规模3个效率的影响,采用随机前沿法(stochastic frontier approach, SFA)回归分析模型在第二阶段剔除高铁环境变量对输入变量的影响,再次运用BCC模型在第三阶段根据调整后的输入变量重新修正机场客运效率,运用TOBIT模型回归分析输入变量与修正后机场客运效率间的关系。研究表明：除了首都机场之外,大部分机场在多数年份的机场客运效率不足;各个机场在不同年度的客运效率变化趋势各具特色,如滨海机场总体趋势上升,首都机场反复波动趋于效率均衡;考虑高铁对民航影响后,各个机场在不同年度的第一和第3阶段客运3个效率之间呈现相同、增加、减少或保持微变,如2009—2011年首都机场保持不变。     

基于潜在类别条件Logit模型的机舱座位选择行为

为向旅客推送精细化座位推荐服务,通过潜在类别条件logit模型探究了旅客座位偏好及座位效用差异。首先运用解释结构模型筛选出影响旅客选座的关键因素;其次对旅客及其选择偏好进行RP-SP调查,运用潜在类别条件Logit模型划分旅客类别,进一步探究不同因素对旅客类别的影响程度;最后构建不同类别旅客机舱座位效用函数,根据效用最大化原则判断旅客选择行为。结果表明,旅客在机舱座位选择行为上存在异质性,旅客被划分为三个类别：class1占比38.8%,倾向于选择第一排或紧急通道排的过道位置;class2占比39.8%,倾向于选择靠窗座位;class3占比21.4%,倾向于过道位置。研究将为航空公司进行座位管理及制定座位附加服务费提供理论及决策支持。     

基于模糊时间序列的机场旅客周转量预测

本文在分析了各种机场旅客周转量预测模型的基础上,提出了采用模糊预测法的建议,剖析了模糊时间序列预测模型的基本算法,实例验证了模型的有效性,并对双流机场未来5年的客运周转量进行了预测,其结果具有较高的精度,该方法可作为预测航空客运量的有效工具。     

基于手机信令数据的石家庄机场腹地测算

机场腹地是吸引航空公司的原始资本也是规划航空运输网络的前提,测定机场腹地范围对航空公司、机场管理者、投资者以及政府管理人员都具有重要的意义。利用2018年7月一周的手机信令数据,测算了石家庄正定国际机场的腹地范围,并将计算结果与其他测算模型进行对比分析,研究发现：(1)河北省是石家庄机场的主要腹地,北京次之;在市域尺度,石家庄是核心腹地,保定排在第二位;在区县尺度,石家庄市辖区的航空旅客在该机场的客运量中占有较高比重,其他开设了省内直通车的区县对该机场的客运量也有重要贡献。(2)进港、出港旅客的空间分布特征在印证上述核心腹地的同时,表现出明显的综合交通指向性。(3)基于手机信令数据的机场腹地测算与等时圈法、加权V图、Huff模型法的计算结果进行比较,前者不仅可以找出机场的核心腹地,且从数据的客观性以及计算结果的时效性上都有明显的优势。     

运用Logit模型对高速客流分担率的估计

运用Logit模型对高速铁路与航空客流之间的分担率进行估计,并采用运输产品效用函数值代替传统的用多元线性回归求解的特征函数值,得到了较好的结论.     

城市轨道站台乘客候车位置选择行为分析与Logit建模

探索城市轨道交通乘客站台候车位置选择行为的影响因素,从乘客主体、站台特性、列车运行等3方面分析其对候车位置选择行为的影响。应用Logit模型,构建了包含拥挤容忍程度、排队长度、列车车厢满载率、走行距离、视野关注范围、出行目的等6个影响因素的乘客候车位置选择行为模型。通过调查问卷数据对模型参数进行标定。结果表明不同轨道交通乘客候车位置选择行为存在差异,拥挤容忍程度高的乘客倾向于综合列车车厢满载率和排队长度再选择候车位置,而视野关注范围小的乘客倾向于综合走行距离和列车车厢满载率再选择候车位置。