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摘要
高速铁路定期票产品目前主要依靠人工经验定价，急需理论研究成果支撑。提出一种基于单列车多停站下的定期票定价优化模型。首先在给定定期票产品的时间期限和乘车次数基础上，通过预期系数模拟识别定期票旅客数量并拟合其需求概率分布，其次，通过激励系数模拟旅客在购买定期票后乘车行为的变化，从而得到各区间非定期票旅客的需求分布函数，最终基于收益最大化构建单列车多停站下的定期票定价优化模型并利用粒子群算法求解。结果表明：提出的定价方法出售定期票产品能够比正常售票增加收益1.9%。激发了铁路运输企业进一步扩大推广定期票产品的积极性，也为通勤旅客带来更适合的运输产品，实现铁路运输企业与旅客的双赢。
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单位北京交通大学; 中国铁道科学研究院集团有限公司; 交通运输学院
