随着高速铁路客运专线的不断建成和投入使用,越来越多的旅客选择高铁出行。面对航空和公路的竞争,高速铁路如何在现有的运输能力条件下,提升服务能力和提高铁路收益是摆在运营管理者面前的重要课题。因此,本文借鉴航空的收益管理经验,结合中国高速铁路现状,分析了收益管理理论在高速铁路的可行性和局限性,并提出基于旅客行为分析的收益优化框架。论文围绕高速铁路旅客行为分析和收益优化展开,从旅客行为分析的角度研究了高铁旅客的行为特征及市场细分,并从预测角度进行高铁短时客流预测及空间分布预测;从收益优化的角度重点阐述高速铁路的价格策略优化和多等级价格策略下高速铁路的席位管理优化,结合收益管理的理论和方法,为铁路客运部门提供科学、合理的决策参考。论文通过文献检索、数据的统计挖掘、模型设计、演绎分析等方法,从以下四个方面具体研究了高速铁路收益优化的方法:1、从旅客行为分析的角度,本文先基于RFM旅客价值模型、AHP层次分析理论和模糊聚类方法对高速铁路的旅客进行旅客价值市场细分,之后基于调查问卷数据对旅客在票价折扣条件下增加出行的概率采取了非集计模型计算,最后通过统计数据分析总结旅客的出行特点并提出相应的收益优化方向。2、针对旅客行为分析中的客流预测分析,本文首先分析高速铁路客流的影响因素、时间特点和空间特点。再结合高铁客流的影响因素,建立基于随机森林回归的短时客流预测模型,并对影响因子的重要性进行评价。最后对高铁的空间客流分布采用灰度模型和双约束重力模型组合预测的方式进行预测。客流的时间和空间预测,让高铁收益优化在预测数据的基础上采取合适的价格策略和席位管理方案,从而达到最大化收益的目的。3、价格策略是高铁收益优化的核心,本文根据铁路价格策略现状和存在的问题,提出基于市场细分的最优定价模型。考虑到与其他交通方式的竞争,提出竞争条件下差别定价模型。此外,本文研究了预售期内动态折扣票价模型,结合退票风险概率模型,提出了每种折扣的预售起始和结束时间。价格策略是高速铁路收益优化的实现。4、存量管理是完成收益优化的必要手段。基于市场细分的多等级票价策略,设计了单列车多区段及多列车不同停站的席位管理优化模型,根据粒子群算法,求解席位存量控制结果,并与单一票价进行对比,验证了列车需求不紧张时,多等级价格策略和适当的席位存量管理可以提高列车的收益。基于价格策略的席位管理是高速铁路收益优化的进一步实现。