基于潜在类别模型的城际高速铁路客运市场细分

苏焕银，陶文聪，彭舒婷，曾琼芳

(1.五邑大学 轨道交通学院，广东 江门529020；2.湖南工商大学 旅游管理学院，湖南 长沙410075)

铁路运输企业为了提高经济收益，通常依据旅客需求特征将客运市场划分为若干类别。目前铁路客运市场细分研究主要集中在中长距离的普通铁路或者高速铁路，缺少针对城际高速铁路客运市场细分的研究。城际高速铁路是指位于人口稠密的都市圈或城市群的高速铁路客运专线，例如，京津城际高铁、沪宁城际铁路和广珠城际等，主要特点是线路距离较短、列车班次公交化运行以及设计速度不低于250 km/h。这些线路上的旅客出行距离较短，往返出行频繁且周期较短，一天内不同出发时段的客流具有明显的高峰低谷现象，这导致了城际高速铁路服务的旅客群体和中长距离的铁路旅客群体相比具有明显的特征差异性。早期的铁路客运市场细分研究多采用聚类分析方法，该方法存在一些不足，如任意给定初始的聚类中心、分类结果不稳定、难以分析某个属性的贡献率等。因此，一些学者[1−3]设计了改进的聚类分析方法，但分类计算过程较为复杂。随着市场细分方法研究的深入，一种基于统计学原理的潜在类别模型被学者们应用于交通领域的研究，它在处理分类变量时可取得相对稳定的分类效果[4]。HETRAKUL等[5−6]通过互联网购票数据获取铁路旅客相关数据，发现潜在类别模型能够很好剖析旅客出行异质性特征。ELDEEB等[7]采用潜在类别模型对受访旅客进行高铁运输服务质量的市场细分研究。……