铁路售票组织票额预分策略的研究

高速铁路票额分配模型及应用研究高速铁路票额分配模型及应用研究摘要：随着高速铁路的发展，如何合理高效地分配票额成为了一个重要的管理问题。

本研究基于旅客需求、运行效益等因素，建立了一种高速铁路票额分配模型，并将其应用于实际案例分析中。

结果表明，该模型能够提供科学客观的决策支持，提升高速铁路运输效益。

关键词：高速铁路，票额分配，模型，应用研究1.引言随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，高速铁路成为了人们出行的首选方式之一。

而高速铁路票额分配的优化与效益提升问题也日益凸显。

因此，研究一种科学合理的高速铁路票额分配模型，并探索其实际应用，具有重要的理论和实际意义。

2.相关研究综述目前，关于高速铁路票额分配的研究还处于初级阶段。

一些学者主要从旅客需求和车次运营方面出发，进行了简单的分析和探讨。

然而，这些研究大多缺乏科学性和系统性，无法为实际运营提供有效的决策支持。

3.高速铁路票额分配模型的构建本研究基于旅客需求和运行效益等因素，构建了一种高速铁路票额分配模型。

首先，收集了相关数据，包括旅客需求、供给方量、运行线路等指标。

然后，通过数学建模和优化算法，对票额分配进行科学合理的计算。

最后，将模型应用于实际案例分析中，以验证其有效性和实用性。

4.模型应用案例分析以某条高速铁路线路为例，我们将模型应用于票额分配的实际案例分析中。

首先，根据过往的旅客数据和行程特点，对该线路的旅客需求进行分析和预测。

然后，结合供给方量和运营成本等指标，利用模型进行票额分配的计算。

最后，通过对比分析不同分配方案的效益差异，选择最优的票额分配方案。

5.结果与讨论实际案例分析表明，基于该模型的票额分配方案能够提升高速铁路的运输效益。

首先，通过科学合理的票额分配，可以最大限度地满足旅客的出行需求。

其次，合理的票额分配还可以优化车次的运行，减少拥挤和延误现象，提升高速铁路的整体竞争力。

因此，该模型在高速铁路票额分配中具有重要的应用价值和推广潜力。

基于客流预测的城际高铁票额分配模型研究短期客流预测与合理的票额分配模型是构建铁路运营部门管理系统的主要部分,对高铁运营的市场化、精细化和人性化,更好发挥高铁客运在社会经济发展的作用,有着重要的理论和现实意义。

本文以短期客流预测与票额分配为出发点,针对短期客流预测不准确、票额分配存在客座率低和不公平性的问题,重新构建了高速铁路客流需求预测模型、票额预分配以及动态调整模型,并以某高铁客流数据进行了实验验证。

论文的主要工作如下:(1)通过研究铁路旅客流量数据具有时变性、非线性和随机波动性等特点,针对传统的预测模型无法准确预测短期内客流量的问题,提出了小波包分解与长短时记忆网络相结合的客流预测组合模型。

该模型利用小波包对信息成分逐渐精细的时域和频域处理在突变信息分析方面的优势,结合长短时记忆模型泛化能力强、精度高的优点,构建了客流组合预测模型。

实验表明,组合模型对客流变化的拟合程度为0.7832,比季节性模型提高20.38%,比经验模态分解的长短时记忆模型提高44.66%;组合模型客流预测的归一化均方误差为0.4178,比季节性模型减小31.16%,比经验模态分解的长短时记忆模型减小8.53%;组合模型客流预测的平均绝对百分比误差为0.1292,比季节性模型减小6.24%,比经验模态分解的长短时记忆模型减小14.78%。

分析表明,组合模型具有更好的预测性能。

(2)通过研究铁路票额分配方法,针对基于线性规划的传统方法存在部分区间不公平、列车整体客座率较低和收益较低的问题,提出了比例预分与加权轮询动态分配相结合的高铁客票分配模型。

首先,利用组合预测方法得到的区间旅客出行需求,按客流比例对各区间进行基础票额预分配,满足区间客流的最低出行需求;然后,利用加权轮询分配算法对剩余客流出行需求进行票额动态分配,将有限的票额更加均衡地分配到线路区段中,最大程度利用好列车席位,满足各个区间旅客的出行需求。

实验表明,动态票额分配模型的列车整体客座率达到0.794、趟车二等座平均收益达到114130元、票额分配公平性达到100%,比传统线性规划票额分配模型的列车整体客座率提高了8.67%、趟车二等座平均收益提高了10.01%、票额分配公平性提高了10%。

《高速铁路预售期旅客购票量分布预测》篇一一、引言随着中国高速铁路的快速发展和普及，其作为主要交通工具的地位日益凸显。

准确预测高速铁路预售期内的旅客购票量分布，对于铁路运营部门来说具有极其重要的意义。

这不仅有助于铁路公司合理安排运力、提升服务效率，还能为旅客提供更为便捷的出行体验。

本文旨在探讨高速铁路预售期旅客购票量分布的预测方法，以及该方法对铁路运营的实际价值。

二、购票量分布的影响因素1. 时间因素：一日之内，不同时段的购票量存在明显差异。

如早晚高峰时段由于通勤客流较大，购票量较高。

2. 节假日及特殊活动：如春运、国庆长假、五一劳动节等时期，旅客购票量明显上升；特殊活动期间也易产生出行客流峰值。

3. 价格策略：票价的变动直接影响乘客的购票决策。

优惠期间或不同价格策略下，购票量会随之波动。

4. 地域及目的地差异：不同地域的经济发展水平、人口分布等差异，以及不同目的地的吸引力等因素都会影响购票量的分布。

三、购票量分布预测方法1. 数据收集与整理：收集历史购票数据、节假日安排、天气变化等数据，为预测模型提供基础数据支持。

2. 模型构建：采用时间序列分析、机器学习等方法，结合历史数据构建预测模型。

其中，时间序列分析可以捕捉时间因素对购票量的影响；机器学习则可以通过学习历史数据中的规律，预测未来的购票趋势。

3. 特征提取与处理：从收集的数据中提取关键特征，如节假日类型、票价策略等，对数据进行清洗和预处理，以适应模型的需求。

4. 模型训练与优化：使用处理后的数据对模型进行训练，并根据实际情况不断优化模型参数，提高预测准确度。

四、预测结果与应用价值1. 预测结果：通过模型预测出的高速铁路预售期内旅客购票量分布情况，可为铁路运营部门提供详尽的购票数据和趋势分析。

2. 运营策略调整：根据预测结果，铁路运营部门可以提前调整列车运行计划、优化运力安排，确保高峰时段的运输能力满足旅客需求。

3. 服务质量提升：通过分析购票量分布，可以更好地了解旅客的出行需求和习惯，从而针对性地提升服务质量，如增设自助售票机、优化候车环境等。

高速铁路售票组织管理目前，全路高速铁路车站的售票组织方式仍然沿用既有铁路车站的售票组织模式，售票方式有互联网售票、电话订票、自动售票机售票、代售点售票和车站窗口售票五种形式。

1、高速铁路票额管理高速铁路与既有铁路最大的区别是旅客列车开行密度大，这也使得高速铁路旅客列车票额分配方式与普速铁路列车票额分配方式存在极大不同。

针对高速铁路旅客列车高密度开行的特点，高速铁路旅客列车票额分配取消了原来普速铁路旅客列车通过人工的方式各站固定分配票额的传统方式，采取将全列票额集中存放于始发站，并通过票额智能预分方式和票额共用、复用方式解决沿途车站运能问题。

（1）票额智能预分票额智能预分策略是一种新的售票组织策略，它在对列车的历史客流和近期客流进行分析的基础上，根据站间客流预测进行票额预先分配，售票过程中与票额共用、复用策略相结合，从而达到对票额的科学、合理分配与运用。

（2）票额共用、复用1）席位复用。

席位复用是指TRS席位售出后，再次生成从售到站至原限售站的新席位，使列车能力再次利用。

席位复用分为一次复用和全程复用。

一次复用是指对席位复用一次后产生的新席位不再复用。

全程复用是指对列车运行区间中的剩余区段的席位进行多次复用。

席位复用规则为：普通列车在车票售出后20 min 复用，动车组列车在车票售出后5 min复用。

2）票额共用。

票额共用是指公用用途票额允许被列车运行路径前方多个车站使用，旅客根据需要选择乘车站购票，并按票面指定乘车站乘车。

TRS对票额共用设定共用策略规则。

通售用途票额的共用策略规则为开车前20天。

公用用途票额的共用策略规则。

动车组列车票额共用规则：每个局最后一个站开车前30 min，其他局可以共用；每个局第一个站开车前30 min，本局可以共用。

3）实行票额共用、席位复用的列车。

在通过票额共用、席位复用区段后，列车方可按有关规定办理补有席位的车票。

4）列车票额共用和席位复用两种方式可并存。

5）席位复用和票额共用参数的设定。

简议铁路旅客列车票额智能预分研究论文简议铁路旅客列车票额智能预分研究论文自铁路第六次大面积提速后，铁路客运部门为了进一步挖潜提效，充分利用铁路运输能力，进行了铁路客票发售系统5.0版本的升级，研究并实现了席位复用、票额共用和剩余票调整等售票组织功能，使得旅客列车客座率普遍提高了5%～15%，每年为全路带来了超过10亿元的客运增收，凸显了铁路客运挖潜提效的效果。

但这些售票组织功能在运用过程中也显现出中间站组织发售途经旅客列车车票积极性不高的问题，限制了旅客列车进一步挖潜提效。

分析这一问题产生的原因是：(1)现有的售票组织采用固有的票额分配方案，一直遵循优先满足列车始发站和中转换乘站需求的原则，而只给中间站预留少量的票额，因此票额不足一直是中间站组织客流的困难所在。

(2)中间站可发售的车票数量和预售时间存在着不确定性。

这是因为席位复用须等上一站售出车票后才能裂解出下一站的车票(例如对于A—C区段，只有在售出A—B区间的车票后，才能裂解出B—C区间的车票)，剩余的车票需在充分考虑票额所在站和局的需要后才可调整给前方站和前方局，票额共用的原则一般是在开车前几分钟该车票额的所在站才会将该车的票额开放给中间站共用。

为解决此问题，本文利用历史客流数据，通过分析列车客流的分布和趋势，研究票额的`智能预分，即将旅客列车票额的静态分配变成适应客流需求的动态预分，以稳住列车沿途各中间站的常态客流，应对突发客流，吸引淡季客流，提高铁路旅客列车客座率。

1票额智能预分模型及算法旅客列车票额智能预分的目的是为了实现每一趟列车每一席位尽量得到全程利用，因此须考虑以下要求。

(1)首先确保列车的整体效益，即确保列车全程客座率、列车全程收入以及列车的社会效益。

(2)其次是保证始发站长途车票的效益。

直通车的开行是为了方便长途旅客，因此票额的动态预分应保证始发站的长途车票数量，以稳定始发站的长途客流。

(3)充分挖掘中间站短途车票的效益。

《高速铁路预售期旅客购票量分布预测》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，高速铁路作为现代交通工具，以其快速、便捷、舒适的特点，逐渐成为人们出行的首选。

为了更好地满足旅客的出行需求，对高速铁路预售期旅客购票量进行分布预测显得尤为重要。

本文旨在通过对历史购票数据的分析，结合相关影响因素，预测高速铁路预售期旅客购票量的分布情况，为铁路运输部门提供决策支持。

二、数据来源与分析方法1. 数据来源本研究所采用的数据主要包括历史购票数据、节假日及天气信息等。

历史购票数据包括购票时间、购票数量、出发地、目的地等信息；节假日及天气信息则有助于分析不同时段及天气条件对旅客购票量的影响。

2. 分析方法（1）数据预处理：对数据进行清洗、整合和标准化处理，确保数据的准确性和可靠性。

（2）描述性统计分析：通过统计描述性指标，如平均值、中位数、方差等，对购票数据进行初步分析。

（3）时间序列分析：利用时间序列分析方法，如移动平均法、指数平滑法等，对历史购票量进行趋势分析。

（4）影响因素分析：结合节假日、天气等因素，分析其对旅客购票量的影响程度。

（5）预测模型构建：根据分析结果，构建预测模型，对未来高速铁路预售期旅客购票量进行分布预测。

三、购票量分布特点及影响因素分析1. 购票量分布特点通过对历史购票数据的分析，发现高速铁路预售期旅客购票量分布具有一定的规律性。

在节假日、周末等高峰时段，购票量较大；而在平日及非高峰时段，购票量相对较小。

此外，不同出发地和目的地的购票量也存在差异。

2. 影响因素分析（1）节假日：节假日是影响高速铁路购票量的重要因素。

在节假日期间，人们出行需求增加，导致购票量大幅上升。

（2）天气：天气状况也会对高速铁路购票量产生影响。

在恶劣天气条件下，人们更倾向于选择高速铁路出行，因此购票量会增加。

（3）其他因素：除了节假日和天气外，票价、列车班次、乘车舒适度等也会对高速铁路购票量产生影响。

基于收益管理的旅客列车票额分配及动态调整方法研究
当前,铁路运输生产正逐步由粗放型向精细化转变,进一步挖掘运输潜力,实现增运增收,是铁路生产管理工作的重要内容。

优化票额分配、提升列车能力利用不仅是铁路旅客运输组织管理的核心,也是铁路客运部门实现挖潜增效的主要途径。

在此背景下,本文做了以下研究：首先,本文在对我国铁路票额管理现状进行分析的基础上,提出了基于收益管理的票额管理流程,指出应该根据实际情况,从单趟车和相关多列车两个角度进行票额分配,并在预售期内进行动态调整。

其次,本文选用径向基函数神经网络的短期客流预测方法,以分OD和席别的客流预测结果为依据,建立了全程客座率最大化的单趟车票额分配模型,并给出了设置限售站情况下模型的扩展形式,针对需求不断变化的情况,本文还给出了预售期内票额的动态调整策略。

再次,针对我国部分线路和站段客票紧张和座席虚糜并存的矛盾现象,本文还从引导相同流向的客流在不同车次间合理分布,实现相关列车整体能力利用最大化的角度出发,给出了相关多列车票额分配的优化模型和求解算法。

最后,本文设计开发了票额管理原型系统,对以上模型和研究进行验证。

实证结果表明,本文所研究的方法是可行的,对现有的票额分配方法有一定的改进。

高速铁路票额分配一、列车票额不实行人工分配针对高速铁路旅客列车高密度开行的特点，高速铁路旅客列车票额分配取消了原来普速铁路旅客列车人工各站固定分配票额的传统方式，采取将全列票额集中存放在始发站，并通过票额智能预分方式和票额共用、复用方式解决沿途车站运能问题。

二、票额智能预分票额自动预分策略是一种新的售票组织策略，是在对列车的历史客流和近期客流分析的基础上，根据站间客流预测进行票额预先分配，在售票过程中与票额共用、复用策略相结合，从而达到对票额的科学、合理分配与运用。

1、预分原则旅客列车的客流形态具有可循规律的特点，尽管其有时存在一定的变性，但总体而言均有相对稳定的基础客流，因此在客流预测的基础上，以列车常态的基础稳定客流为基准，提前进行票额预分是合理可行的。

（1）票额自动预分采用“以下定上”的预分原则。

（2）按照乘车站站序由小至大、下车站站序由大至小的顺序进行预分。

（3）实践证明，票额自动预分分出去的票额数目为列车的基本稳定客流；预分时采取的以下定上原则保证了沿途需求较旺的短途客流，不会对始发票额造成冲击。

2、预分流程（1）铁路局集团公司为预分列车公用用途票额设置共用定义。

（2）中国国家铁路集团有限公司营销系统分时期自动产生预分方案。

（3）预分方案于预售期前两天下发到各铁路局集团公司中心。

（4）在预售期前一天凌晨，系统自动将席位进行预分，并将预分剩余的席位转到“共用”用途。

（5）在列车开车前8天，系统依据初次预分方案自动将席位进行二次预分，并将剩余席位转到“共用”用途。

3、预分规则（1）动车组列车“公用”用途席位全程共用时间不晚于始发站开车前30 min；其他列车“公用”用途席位在始发站开车前6 h始发局管内共用，在始发局最后一个车站开车前6 h全程共用。

（2）客票营销系统首先在分析全路直通车客流状态的基础上将一年分为下述九个时期：春运、暑运、十一、元旦、清明、五一、端午、中秋、普通时期（区分日常与周末）。

简议基于客流预测的铁路旅客列车票额智能分配方法本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！铁路旅客列车票额分配是在铁路运能不能满足运量需求的情况下实施的一种重要的客流组织方法。

票额分配是以旅客列车运行图为基础，以旅客列车开行方向上的客流分布为依据，根据列车编组和停站时刻，完成线路方向上旅客列车在经由停车站软(硬)、卧(座)票额的分配以及各种指标的计算。

票额分配的好坏直接影响列车沿途停靠车站的收益。

既有的票额分配方法是在列车运行图变化后，客运管理人员参考历史数据和历史票额分配方案，根据新的列车运行图，对列车沿途停靠站进行票额分配。

因此，可能出现车站票额与车站需求不匹配的现象。

并且，人工将分配方案录入计算机，工作量大，容易出现数据差错。

随着客运发展的信息化和精细化，列车运行图调整频繁，急需实现智能票额分配，以提高票额管理的工作效率和质量。

因此，本文提出一种基于客流预测的票额智能分配方法(由于票额的分配经常是在预售期外进行，所以也称之为票额智能预分)方法。

1客流预测为了满足票额智能分配，客流预测必须以列车逐日分席别的站间客流为基本粒度进行预测。

但是，目前对于客流预测的研究主要集中在客流总量的预测上，可以借鉴的成果较少。

本文以全路客票发售与预订系统中的客票数据为基础，将列车发售的客票数据转换成客运量时间序列数据，采用基于改进的移动平均时间序列分析法，实现列车逐日分席别的站站客流预测。

时间序列分析法的基本思想是寻找时间发展的统计规律，拟合出适当的数学模型描述这种规律并预测未来。

本文对经典的移动平均时间序列预测方法做了2项改进：①参考的时间序列数据不再是连续的，而是根据不同的客流阶段自动识别确定的;②增加客流周期、客流发展趋势等因素的影响系数。

采用改进的移动平均时间序列预测方法预测客流的基本模型为xt+1=∑ax(t)+∑kukx(t)(1)式中：xt+1为t+1时刻的预测客流;x(t)为t时刻参考的客运量时间序列数据，其值依据xt+1所处的客流阶段(节假日客流参照上一年度相同节假日的，普通时期客流参照最相邻普通时期的)确定;a为发展系数;ui 为因素影响系数，i∈[1，k]，k为客流影响因素总数。

《高速铁路预售期旅客购票量分布预测》篇一一、引言随着我国经济持续稳定发展，高速铁路以其便捷、舒适和快速的特点逐渐成为公众出行的首选方式。

准确地预测高速铁路预售期内旅客购票量分布情况，对提升服务质量、提高乘客出行效率和保障运输安全具有重大意义。

本文将深入探讨高速铁路预售期旅客购票量分布的预测方法及模型应用。

二、数据来源与预处理在预测高速铁路预售期旅客购票量分布时，需要收集包括但不限于以下数据：历史购票数据、节假日及特殊事件信息、天气状况、列车时刻表等。

这些数据来源广泛，需要进行数据清洗、整合和标准化处理，以便后续分析使用。

三、购票量分布影响因素分析影响高速铁路预售期旅客购票量分布的因素众多，主要包括以下几个方面：1. 时间因素：工作日与节假日的客流量差异显著，特殊节假日如春节、国庆等往往会出现客流高峰。

2. 地域因素：不同地区的经济水平、人口分布和交通状况等都会影响购票量分布。

3. 天气因素：恶劣天气如暴雨、大雪等会影响旅客出行意愿和购票行为。

4. 列车服务因素：列车班次、运行时间、停靠站点等也会影响旅客的购票选择。

四、预测模型构建针对高速铁路预售期旅客购票量分布预测，可选用多种模型进行预测，如时间序列模型、神经网络模型等。

本文以时间序列模型为例，详细介绍模型构建过程：1. 数据预处理：将收集到的历史购票数据进行清洗、整理和标准化处理，以便用于模型训练。

2. 模型选择：根据数据特点选择合适的时间序列模型，如ARIMA模型等。

3. 模型参数估计：利用历史数据估计模型的参数，包括趋势项、季节项等。

4. 模型验证：通过对比实际数据与模型预测结果，对模型进行验证和优化。

5. 预测未来购票量分布：利用优化后的模型对未来一段时间内的购票量进行预测。

五、模型应用与结果分析将构建好的预测模型应用于实际场景中，分析预测结果。

具体步骤如下：1. 根据历史数据和影响因素分析结果，对未来一段时间内的购票量进行预测。

2. 结合列车时刻表和节假日等因素，对购票量进行地域分布和时间分布的预测。

《高速铁路预售期旅客购票量分布预测》篇一一、引言随着中国高速铁路的快速发展和普及，其作为主要的交通工具在长途旅行中占据越来越重要的地位。

准确地预测高速铁路预售期内旅客购票量的分布，不仅对铁路运输部门具有重要的运营指导意义，还可以为旅客提供更加便捷、高效的服务体验。

本文旨在通过分析相关数据，探索高速铁路预售期旅客购票量的分布特征及预测方法。

二、数据来源与预处理本研究所用数据来自某高速铁路公司近几年的售票记录。

这些数据包括每日、每小时的购票量，以及节假日、特殊活动等影响购票量的因素。

在数据预处理阶段，我们进行了数据清洗、格式化等操作，确保数据的准确性和可用性。

三、购票量分布特征分析1. 时间分布特征：购票量在一天之内呈现出明显的早晚高峰，且在工作日和节假日有所不同。

早晨和晚上下班高峰时段的购票量较大，节假日则会有一定的增长趋势。

2. 地域分布特征：根据售票数据可以看出，经济发达地区、旅游热门地区和主要交通枢纽地区的购票量相对较高。

同时，各地区间客流量的变化也会对整体购票量产生影响。

3. 影响因素分析：天气状况、节假日、特殊活动等都会对购票量产生影响。

例如，在节假日期间，由于出行需求增加，购票量会有所上升。

四、购票量预测模型构建为了准确预测高速铁路预售期内的旅客购票量，本文采用时间序列分析法和机器学习算法构建预测模型。

时间序列分析法通过分析历史数据中的趋势和周期性，来预测未来的购票量。

而机器学习算法则通过训练大量历史数据，学习购票量与各种影响因素之间的关系，从而进行预测。

五、模型应用与结果分析将所构建的预测模型应用于实际数据中，我们可以看到以下几点结果：1. 模型具有较高的准确性，可以有效地预测出未来一段时间内的购票量变化趋势。

2. 时间序列分析法可以有效地捕捉到购票量的季节性和周期性变化，对于预测早晚高峰时段和节假日期间的购票量具有较高的指导意义。

3. 机器学习算法在考虑了多种影响因素后，可以更准确地预测出购票量的变化趋势，尤其是在节假日等特殊时期。

高速铁路票额分配和动态定价优化研究摘要：收益问题是高速铁路市场化运营的关键。

针对目前高速铁路票价单一、不能用来调节客流、提高收益以及票额自动预分不能满足需求波动的问题，基于收益管理理论，结合高速铁路运输组织的特点，以收益最大化为目标，构建了不确定需求的动态定价与票额分配综合优化模型，并针对需求的随机性，运用稳健优化方法对模型进行求解。

通过算例对模型和算法进行验证，并与单一全价票下的票额分配方案对比，结果表明本文提出的模型能够根据不同购票时段需求特点进行动态定价来提高高速铁路收益，并且能适应需求的波动，从而避免由于实际需求波动较大使票额分配方案不能满足实际需求而带来的大量票额调整工作，为高速铁路动态定价和票额分配提供了优化方法。

关键词：高速铁路；动态定价；票额分配；稳健优化；收益管引言目前中国高速铁路主要采用单一的票价体系．在单一固定的票价下，大部分高速铁路仍处于亏损状态，能力利用处于紧缺与虚糜共存的局面，因此深入研究高速铁路的定价策略对调节客流、提高收益具有重要意义．高速铁路旅客运输具有产品不可存储，有确定的预售期，固定成本高而边际成本低等特点，符合利用收益管理的特征，因此可以将收益管理的动态定价理论运用到高速铁路中，通过适时合理改变车票的价格来调节客流需求、提高收益。

针对收益管理的动态定价理论，国内外学者已经进行了深入研究．假设需求是连续的时齐泊松过程，研究了单产品和多产品的动态定价问题．假设顾客到达为非齐次泊松过程，研究了保留价格随时间变化的动态定价问题．研究了需求是价格线性函数条件下的动态定价问题。

研究了需求是泊松过程条件下的连续时间动态定价问题．利用马氏纯灭过程对我国铁路实施动态定价进行研究．利用Bellman最优化原理探讨了客运专线最优动态票价调整策略。

针对需求随机性，部分学者研究了需求不确定下的动态定价模型，并在集装箱班轮运输中得到了一定的应用。

以上对于动态定价的研究主要侧重于理论研究，在高速铁路旅客运输领域研究较少，并且主要集中在定性研究，对动态定价模型的研究较少。