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区域运输通道内旅客运输产品分担率预测

作　者: 钟静
导　师: 吴群琪
学　校: 长安大学
专　业: 交通运输规划与管理
关键词: 旅客运输产品 分担率 分类预测 出行需求主体的时间价值 广义费用
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


随着技术的革新、新的运输工具的研发及先进管理理念的提出,如高速铁路和客运专线的修建、动车组的研发等,区域运输通道内客运系统的竞争不仅存在于各种运输方式之间,更多的是跨越运输方式的界限,体现在各种运输方式内或外的旅客运输产品之间。坚持市场导向原则,从旅客出行行为分析入手,对区域运输通道内旅客运输产品分担率进行科学合理地预测,明确区域通道客运系统内各种运输方式不同运输产品之间合理分工,对于避免基础设施的重复建设和资源浪费,优化客运结构,提高通道的整体功能和组合效率,最大限度满足通道内的旅客出行需求具有十分重要的意义。本文首先分析了区域运输通道内旅客运输产品内涵、特性及其竞争互补关系,以阐明区域运输通道的供给条件；其次,立足于市场需求,在揭示旅客出行行为的本质、区别界定出行需求主体与旅客内涵的基础上,挖掘影响旅客运输产品选择的内在因素,并在“理性经济人”的假设下,基于效用最大化和经济成本最小化原则剖析了区域运输通道内旅客运输产品分担的一般机理；再者,考虑到通道内旅客出行需求的多样化和层次化,本文提出了区别于传统的旅客分类方法,以影响旅客运输产品选择的内在因素为分类标准,即基于出行需求主体的时间价值对旅客进行细分,利于从本质上区分不同类型的旅客对运输产品的选择特性；最后,结合区域运输通道内旅客运输产品的分担机理和旅客的分类,构建广义费用函数的Logit分类预测模型。本文研究认为,旅客出行行为的本质是通过位移来实现资源的优化配置,出行需求主体才是旅客出行真正的需求主体,出行需求主体的时间价值是决定旅客运输产品选择的内在因素。旅客在效用最大化和经济成本最小化的原则下通过权衡出行费用和出行需求主体的时间价值损失二者大小的比较关系而给予时间和费用不同的权重值,并进一步作出运输产品选择决策。在分析旅客利益相关性以明确出行需求主体的基础上,以出行需求主体的时间价值为依据对旅客进行划分,并运用广义费用的Logit模型分别预测不同类型旅客的运输产品分担率,再对各类旅客的运输产品分担率进行集计处理而得出的旅客运输产品分担率更具有科学性和准确性。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-19
  1.1 研究背景  10-12
  1.2 研究意义  12-13
  1.3 国内外研究综述  13-17
    1.3.1 国外研究综述  13-15
    1.3.2 国内研究综述  15-17
  1.4 研究思路  17
  1.5 研究内容及框架体系  17-19
第二章 区域运输通道内旅客运输产品分析  19-29
  2.1 区域运输通道的定义  19-20
  2.2 旅客运输产品的内涵  20-21
  2.3 区域运输通道内旅客运输产品及其特性  21-26
  2.4 区域运输通道内各种旅客运输产品的关系分析  26-27
  2.5 本章小结  27-29
第三章 区域运输通道内旅客出行行为分析  29-38
  3.1 区域运输通道内旅客出行行为的本质  29-32
  3.2 区域运输通道内出行需求主体与旅客的界定  32-34
  3.3 区域运输通道内旅客出行行为决策过程分析  34-36
  3.4 本章小结  36-38
第四章 区域运输通道内旅客运输产品分担机理研究  38-55
  4.1 区域运输通道内旅客选择运输产品的影响因素  38-48
    4.1.1 供给属性对运输产品选择的影响  38-41
    4.1.2 需求属性对运输产品选择的影响  41-48
      4.1.2.1 旅客的社会经济属性和出行性质分析  42-45
      4.1.2.2 影响旅客运输产品选择的内在需求属性  45-48
  4.2 区域运输通道内旅客运输产品分担的一般机理  48-53
    4.2.1 旅客选择运输产品的基本准则  49-52
    4.2.2 旅客运输产品分担的一般机理  52-53
  4.3 本章小结  53-55
第五章 区域运输通道内旅客运输产品分担率预测  55-67
  5.1 区域运输通道内旅客的分类研究  55-59
    5.1.1 旅客分类的必要性及意义  55-56
    5.1.2 旅客分类的原则  56-57
    5.1.3 旅客分类方法和标准的选择  57-58
    5.1.4 基于出行需求主体时间价值的旅客分类  58-59
  5.2 区域运输通道内旅客运输产品分担率的分类预测模型  59-66
    5.2.1 广义费用函数的Logit分类预测模型的构建  59-62
    5.2.2 属性变量的量化  62-65
    5.2.3 模型的参数标定  65-66
  5.3 本章小结  66-67
结论与展望  67-70
参考文献  70-74
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目  74-75
致谢  75

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