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基于随机森林回归算法的高速铁路短期客流预测研究 被引量：33
1
作者 李丽辉 朱建生 +1 位作者 强丽霞 乔庆杰 《铁道运输与经济》 北大核心 2017年第9期12-16,共5页
客流短期预测是高速铁路客运运营的重要依据。在阐述高速铁路短期客流预测常用方法、分析短期客流影响因素及数据处理的基础上,基于随机森林回归算法构建短期客流预测模型,并结合OOB残差均方对客流影响因素的重要性进行评估。以京沪高... 客流短期预测是高速铁路客运运营的重要依据。在阐述高速铁路短期客流预测常用方法、分析短期客流影响因素及数据处理的基础上,基于随机森林回归算法构建短期客流预测模型,并结合OOB残差均方对客流影响因素的重要性进行评估。以京沪高速铁路为例,采用2015年7月至8月北京至上海的客流量数据进行验证。结果表明,每日客流的预测精度为0.92,出发日期和运行时间是影响短期客流的重要因素。 展开更多
关键词 高速铁路 客流预测 短期预测 随机森林回归算法 影响因素
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高速铁路旅客感知便利性对旅客满意和忠诚的影响研究 被引量：5
2
作者 李桥 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1-7,共7页
服务便利性已成为影响旅客选择高速铁路出行的重要因素之一。本文界定了旅客感知便利性所包含的决策便利、到达便利、乘车便利、交易便利、售后便利5个维度,构建感知便利性测量模型;基于高速铁路旅客问卷调查和结构方程模型分析,检验感... 服务便利性已成为影响旅客选择高速铁路出行的重要因素之一。本文界定了旅客感知便利性所包含的决策便利、到达便利、乘车便利、交易便利、售后便利5个维度,构建感知便利性测量模型;基于高速铁路旅客问卷调查和结构方程模型分析,检验感知便利性各维度对旅客满意和忠诚的差异化影响机制。研究发现旅客感知便利性总体上对旅客满意和忠诚具有正向影响,且旅客满意是感知便利性影响旅客忠诚的重要中介机制。但是,旅客满意在到达便利和售后便利对旅客忠诚的影响中起到了完全中介作用,而在交易便利对旅客忠诚的影响中只起到了部分中介作用,且不能中介决策便利和乘车便利对旅客忠诚的影响。本研究提出了提升高速铁路旅客感知服务便利性的建议。 展开更多
关键词 高速铁路 客运服务 感知便利性 旅客满意 旅客忠诚
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高速铁路车站安检问题分析及优化对策研究 被引量：8
3
作者 赵胜 安迪 《铁道运输与经济》 北大核心 2023年第5期135-141,共7页
风险管控和隐患排查是保持铁路安全持续稳定的重要手段。一直以来,我国铁路客运安检采取严格制度,有效确保了行车和旅客人身安全。但随着高速铁路运营范围逐渐扩大,传统铁路安检查危方式逐渐无法适应高速铁路旅客方便快捷的新需求,限制... 风险管控和隐患排查是保持铁路安全持续稳定的重要手段。一直以来,我国铁路客运安检采取严格制度,有效确保了行车和旅客人身安全。但随着高速铁路运营范围逐渐扩大,传统铁路安检查危方式逐渐无法适应高速铁路旅客方便快捷的新需求,限制了铁路客运服务质量进一步提升。为此,结合目前高速铁路客运站安检岗位作业流程、安检查危设备配备等现状,从作业、管理、设备、旅客4个层面分析铁路安检工作中的典型问题,并结合我国铁路实际情况提出6个方面优化建议,在确保安检工作质量的同时进一步提升旅客进站效率,优化旅客服务体验,对构建舒适便捷的铁路客运服务体系提供借鉴与支撑。 展开更多
关键词 安检服务 作业流程 管理制度 安检设备 人员优化
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基于客流仿真模拟的铁路客运站安检通道设计优化研究 被引量：1
4
作者 孟昕然 安迪 +3 位作者 王睿 董飞 李怡娜 刘晓亮 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第2期190-197,共8页
铁路客运站的安检流程是保障旅客出行安全、提升铁路服务质量的重要举措。近年来,传统客运站的安检方式与高速铁路旅客方便快捷的出行需求间矛盾日益突出。以北京南站为例,结合历史客流数据,通过调查安检通道的具体参数、旅客在通过安... 铁路客运站的安检流程是保障旅客出行安全、提升铁路服务质量的重要举措。近年来,传统客运站的安检方式与高速铁路旅客方便快捷的出行需求间矛盾日益突出。以北京南站为例,结合历史客流数据,通过调查安检通道的具体参数、旅客在通过安检通道过程中的行为参数,利用Anylogic仿真软件建立铁路客运站旅客安检通道模型,对旅客的安检流程进行分析。根据仿真结果,得到旅客平均排队长度、旅客平均排队时长、旅客通过安检通道平均时间等参数,分析安检流程设置的瓶颈,得出采取增加检查点或替换新型X光机的优化方案后,旅客安检效率得到显著提升,旅客在各个队列的等待时间以及旅客在安检通道中花费的时间均优于以往的安检流程,从而对提升铁路客运服务质量、保障便捷高效的运输服务提供支撑与借鉴。 展开更多
关键词 铁路客运安检 仿真试验 流程优化 服务品质提升 北京南站
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融合PMV物理方程和Attention-LSTM神经网络的铁路客站旅客舒适度模型研究 被引量：1
5
作者 刘小燕 邵长虹 +4 位作者 李瑞 李超 陈瑞凤 徐春婕 梁博 《中国铁路》 北大核心 2024年第5期16-24,共9页
铁路客站的舒适度直接关系着旅客的出行体验和满意度。选取聊城西站作为研究对象,采用PMV物理方程、Attention-LSTM神经网络模型以及PMV&Attention-LSTM融合模型3种方法,针对旅客舒适度开展综合评估与分析。在模型构建过程中,运用... 铁路客站的舒适度直接关系着旅客的出行体验和满意度。选取聊城西站作为研究对象,采用PMV物理方程、Attention-LSTM神经网络模型以及PMV&Attention-LSTM融合模型3种方法,针对旅客舒适度开展综合评估与分析。在模型构建过程中,运用了标准化处理、数据集划分、网格搜索交叉验证等技术寻找最佳超参数,并记录了训练过程中的损失函数和均方误差。在模型预测中,充分考虑了温度、湿度、风速、空气质量、二氧化碳、光照、噪声等环境因素对旅客舒适度的影响。对比3种预测方法,结果显示,融合模型在考虑多维环境数据时可更准确地反映舒适度水平,表明该模型更适应铁路客站的复杂环境条件,可为提高候车厅舒适性提供更为可靠的参考依据。 展开更多
关键词 铁路客站 旅客舒适度 PMV Attention-LSTM神经网络 融合模型 聊城西站
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