关于互联网“加””时代的出租车资源配置的研究VIP免费

第0页共45页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第0页共45页关于“互联网+”时代的出租车资源配置的研究摘要随着社会发展与人们生活水平的提高，出租车在城市交通中扮演着重要的角色。应运而生了出行打车难，交通堵塞等一系列亟待解决的问题。本文通过分析出租车出行特征和规律，运用层次分析数学模型和模糊评价数学模型，以及利用“互联网+”对出租车资源优化配置进行了简要的分析研究，在已有的供需平衡理论的基础上，设计出了新的补贴方案，该方案在一定程度上缓解了交通压力。针对问题一，本文通过里程利用率、车辆空载率、万人拥有量、出租车出行结构比重、候车时间这五个指标来定性的分析问题，再运用层次分析法分析深圳市不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。通过对各项权重的计算，可得出候车时间在高峰期的权重系数为0.6521、平峰期的权重系数为0.5144、繁华街区的权重系数为0.6413、普通街区的权重系数为0.5056。得出结论:无论是在不同时间（高峰期，平峰期）还是在不同空间（繁华街区和普通街区），候车时间对供求匹配程度的影响都是最大的。针对问题二，本文通过建立模乘客满意度的模糊评价模型分析了不同的补贴方案对于“缓解打车难”的帮助程度。用SPSS求解模型后，得出深圳南山区的最终等车状态的综合等级为满意等级状态，对应的满意等级为4，从而说明出租车的补贴方案是有帮助的。乘客和出租车司机双方都得到补助，除了节省了乘客的时间，还降低了出租车空驶率，在一定程度上缓解了打车难的问题。针对问题三，鉴于交通状况的复杂性，设计出对于不同时空出租车和乘客不一样的补贴方案，分别有路径补贴、时间补贴、高峰期补贴、偏远地区的补贴和繁华地区的补贴。出租车资源配置的衡量指标众多，结合问题一，在纷杂的海量指标中，提取出最主要的影响指标是非常必要的，通过层次分析模型来分析供求匹配程度得出结论。主要运用SPSS软件处理数据，分析得到的模型是否是最优的，通过优化使建立的模型是最为精确的，从而提高准确度。方法简单明了，结果比较准对于不同时空出租车和乘客不一样的补贴方案，考虑到补贴条件的复杂性，我们加入系数对目标函数进行调整，系数值由因子分析法得到。为论证了补贴方案的合理性。分别从乘客角度、司机立场、以及能否“缓解打车难”等方面进行了合理性的分析，定性的得出结论。如果要创建一个新的打车软件服务平台，考虑所设计的补贴方案一定会行之有效。最后，本文对模型进行了检验及评价分析。模型一层次分析法的权重及组合权重都通过一致性检验。同时，本文对出租车的供需平衡分析可以推广应用到需要供需平衡调节的资源。关键词：互联网+打车难层次分析法模糊评价模型一、问题重述第1页共45页第0页共45页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共45页随着社会经济的发展，出租车已逐步成为受市民欢迎的重要交通工具之一，然而“打车难”该社会热点问题一直备受关注。随着“互联网+”时代的到来，多家公司利用移动互联网建立了打车软件服务平台，不仅实现了乘客与出租车司机之间的信息互通，还提高了整个出租行业的服务质量。各打车软件服务平台还推出多种出租车的补贴方案来改善软件的实用效果，增加软件的使用人数，同时缓解“打车难”的局面。围绕市民“打车难”这一热点问题以及随互联网发展而崛起的打车软件服务平台的相应补贴方案，建立数学模型研究如下问题：（1）建立合理的指标，并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。（2）分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助。（3）如果要创建一个新的打车软件服务平台，要求设计出相应的补贴方案，并论证其合理性。二、问题分析2．1问题一的分析问题1要求建立合理的指标体系来评价不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。影响供求匹配的主要因素有出租车供给量，城市人口对出租车的需求，不同时段，客流量，交通状况等情况。为了对匹配程度进行分析，本文从以下几个指标来描述：1.里程利用率，能够反映出租车车辆的载客效率。2.车辆空载率，体现出运力与运量的平衡，即出租车与需要搭乘出租车的人...