高速铁路客流时变需求预测研究

　　本书针对如何获取高铁客流时变需求这一问题进行理论研究。根据高铁客流时变需求的特点，将其分解为时变需求分布估计和日客流量预测两个子问题。针对时变需求分布估计问题，分别设计了基于客流量的高铁旅客时变需求分布逆分配估计法和基于购票记录的**熵估计模型。针对日客流量预测问题，设计了适用于中期预测的双层平行小波神经网络模型。

　　魏堂建，博士，华东交通大学交通运输与物流学院交通运输系副主任，世界交通运输大会（WTC）轨道交通-铁路旅客运输-铁路客运组织委员。工作期间荣获江西省教学成果二等奖、江西省教育科学优秀成果二等奖、江西省高等学校微课比赛二等奖、江西省精品在线开放课程《铁路行车组织》主讲人、华东交通大学首届“天佑主讲教师”、华东交通大学“优秀教师”和“最受学生喜爱教师”等荣誉。在国内外权威期刊和会议发表学术论文12篇，申请或授权国家发明专利3项、软件著作权1项，主持江西省教育厅科学技术研究项目重点项目，江西省高校人文社科基金，参与国家自然科学基金高铁联合基金、国家自然科学基金面上项目、青年项目和地区项目等项目，主持和参与编写教材4本。主要研究方向：1．高速铁路客流大数据分析2．高铁客流时变需求估计3．列车开行方案优化和运行图编制4．交通流建模仿真与分析

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究思路
1.4 研究内容
1.5 小结
第2章 国内外文献综述
2.1 时变需求分布估计国内外研究
2.2 旅客日客流量预测国内外研究
2.3 小结
第3章 高速铁路旅客时变需求预测问题分析
3.1 时变需求分布估计问题分析
3.2 日客流量预测问题分析
3.3 小结
第4章 旅客购票选择过程及客流分配屋顶模型
4.1 屋顶模型和有效乘车方案集
4.2 有效乘车方案吸流区间
4.3 旅客购票选择过程及购票阶段划分
4.4 小结
第5章 时变需求分布逆向分配估计法
5.1 逆分配估计法原理
5.2 单购票阶段逆向分配估计法
5.3 多购票阶段逆向分配估计法
5.4 有效性检验
5.5 小结
第6章 时变需求分布最大熵估计法
6.1 当前可用乘车方案集及购票操作链
6.2 旅客期望出行时间范围推算
6.3 时变需求分布最大熵估计
6.4 算例分析一
6.5 算例分析二
6.6 小结
第7章 高速铁路日客流量中期预测
7.1 旅客日客流量特征提取
7.2 预测模型及方法
7.3 算例分析
7.4 小结
第8章 结论与展望
参考文献
附录
附录1 BJ-CZ各种预测方法结果对比表
附录2 BJ-QF各种预测方法结果对比表
附录3 BJ-NJ各种预测方法结果对比表
附录4 BJ-SH各种预测方法结果对比表