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基于铁路客票数据深度解析列车等级客流分担率的策略与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

近年来，随着我国铁路事业的飞速发展，铁路客运在交通运输体系中的地位愈发重要。2024年1至11月份，全国铁路累计发送旅客40.08亿人次，年度旅客发送量首次突破40亿人次大关，创历史新高，铁路客运量、客运周转量等主要旅客运输指标稳居世界首位。铁路客运以其大运量、高效率、节能环保等优势，成为人们中长距离出行的首选方式之一。在铁路客运体系中，不同等级的列车，如高铁、动车、普速列车等，共同构成了丰富多样的运输产品，以满足不同旅客群体的出行需求。

客流分担率是指在一定的运输市场范围内，某种运输方式或某个运输企业的客运量占总客运量的比例。对于铁路客运而言，列车等级客流分担率反映了不同等级列车在铁路客运市场中的份额和竞争力。准确掌握列车等级客流分担率，对于铁路运营部门制定科学合理的运输计划、优化列车开行方案、提高运输效率和服务质量具有重要意义。一方面，通过分析客流分担率，铁路部门可以了解不同等级列车的市场需求情况，根据旅客的出行偏好和需求变化，合理调整列车的开行数量、运行时刻和席别设置，实现运输资源的优化配置，提高铁路客运的经济效益。另一方面，精准把握客流分担率有助于铁路部门提升服务质量，针对不同等级列车的旅客群体，提供更加个性化、差异化的服务，满足旅客日益增长的出行需求，增强铁路客运的市场竞争力，从而实现良好的社会效益。

1.2国内外研究现状

在国外，铁路运输发展历史悠久，对铁路客票数据的利用和客流分担率的研究也相对成熟。一些发达国家，如日本、德国、法国等，在铁路运营管理中广泛应用大数据分析技术，通过对客票数据的深度挖掘，分析旅客的出行规律、需求偏好等信息，进而优化列车运行图和客流分配方案。在客流分担率研究方面，国外学者运用多种模型和方法，如Logit模型、Probit模型等，综合考虑运输成本、出行时间、服务质量等因素，对不同运输方式之间以及铁路内部不同等级列车之间的客流分担情况进行了深入研究。例如，有研究通过构建复杂的交通网络模型，分析高速铁路在区域综合交通体系中的客流分担率及其影响因素，为铁路规划和运营提供了科学依据。

国内对铁路客票数据的研究起步相对较晚，但随着我国铁路信息化建设的快速推进，铁路客票系统积累了海量的数据，为相关研究提供了丰富的数据资源。近年来，国内学者在铁路客票数据挖掘和客流分担率研究方面取得了一系列成果。在客票数据挖掘方面，学者们运用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，从客票数据中提取旅客的出行特征、购票行为等信息，为铁路客运市场营销和服务优化提供支持。在客流分担率研究方面，结合我国铁路运输的实际情况，考虑多种影响因素，对不同等级列车的客流分担率进行了测算和分析。例如，有研究基于实际售票数据，分析了某一时间段内不同等级列车车票的销售情况，得出了旅客对各等级列车的需求程度和客流分担比例。然而，当前研究仍存在一些不足之处。一方面，在数据挖掘过程中，对客票数据的多维度分析还不够深入，未能充分挖掘数据之间的潜在联系和复杂规律。另一方面，在客流分担率模型构建方面，虽然考虑了一些常见因素，但对于一些新兴因素，如旅客的个性化需求、铁路与其他交通方式的协同效应等，尚未进行全面、深入的研究，导致模型的准确性和适应性有待进一步提高。

1.3研究方法与创新点

本研究综合运用多种研究方法，力求全面、深入地分析列车等级客流分担率。首先，运用数据挖掘技术，对铁路客票系统中的海量数据进行清洗、预处理和挖掘分析。通过聚类分析方法，将具有相似出行特征的旅客划分为不同的群体，以便更好地了解不同旅客群体的需求特点；利用关联规则挖掘技术，找出旅客出行目的、出行时间、购票等级等因素之间的潜在关联，为后续的分析提供依据。其次，采用统计分析方法，对客票数据中的各项指标进行统计描述和相关性分析，如计算不同等级列车的客流量、客座率、票价等指标的均值、标准差等统计量，分析这些指标与客流分担率之间的相关性，从而初步揭示客流分担率的影响因素。

与以往研究相比，本研究具有以下创新点：一是从多维度对铁路客票数据进行分析，不仅考虑旅客的基本出行信息，还深入挖掘旅客的消费习惯、出行偏好等潜在信息，全面揭示旅客的出行行为特征及其对列车等级选择的影响。二是在构建列车等级客流分担率模型时，充分考虑新兴因素的影响，如引入旅客的个性化需求变量，考虑铁路与城市轨道交通、公路客运等其他交通方式的衔接和协同效应，使模型更加符合实际运输市场情况，提高模型的准确性和预测能力。

二、铁路客票数据与列车等级概述

2.1铁路客票数据构成与特点

铁路客票数据作为铁路客运业务的核心数据资源，涵盖了丰富的信息，为铁路运营管理和客流分析提供了重要依据。这些数据主要由旅客信息、车次信息