摘要：计算、评分铁路旅客群体对价格的敏感度,并在此基础上实现旅客群体分类,对于新线开通票价制定、既有线票价浮动测算、丰富常旅客营销手段、预售期票价折扣实施等方面工作具有重要参考意义。选取多次乘坐高速铁路(简称:高铁)动卧的旅客为样本对象,根据其在票价动态调整开始实施后出行行为的变化,运用K-means聚类算法和BP神经网络,将每位高铁动卧旅客对价格的敏感度进行识别和评价,并最终将所有旅客群体分成3类。结果表明,该方法能够较好地评价旅客价格敏感度,准确识别出价格敏感度较高的旅客群体,为铁路旅客运输利用价格手段实现"削峰填谷"、减少客流波动、提高经营效益的市场化目标提供助力。

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