互联网+时代的出租车资源配置Word格式.docx

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题目：

“互联网+”时代的出租车资源配置（B）

关键词：

线性回归层次分析MATLAB

摘要

“互联网+”时代的出租车资源配置模型是针对人们对出租车的需求以及一系列的出租车补贴来解决，来共同解决人们“打车难”的问题。

由于出租车供求匹配，以及一系列的补贴方案涉及到可行性的问题，运用数学知识和经济学的知识做出相应的解答和论证。

针对问题一，结合附表1进行图表形式展示、线性回归分析、问题的层次分析以及用程序处理数据，充分展示了不同时间段内、不同人员流量和不同人员结构对出租车的需求匹配。

针对问题二和三，运用层次分析原理，结合附表2数据以及经济学知识充分对出租车的补贴进行了论述，运用最优化的方式制定了补贴方案。

一、问题重述

1.1引言

随着城市化程度的不断加深，城市居民的出行问题也成为了人们所关心的热点问题，就拿打的来说，出租车司机由于没有赚头，不愿意跑冤枉路，导致有的人外出打不到车，出租车司机“载不到人”。

为了解决此类事情的发生，出租车公司依托互联网建立了的车服务平台，对出租车司机做了相应的补贴，有效缓解了市民出行“打车难”问题，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通。

1.2问题的提出

（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，你们将设计什么样的补贴方案，并论证其合理性。

1.3问题分析

（1）对于问题一中的建立相应的指标，分析在不同地点不同时间的出租车“供求匹配”程度，可以根据调查的出供求匹配，不同的地点由于受人流量和人员结构分布的影响，出租车的供求程度不相同；

不同的时间段由于人流量不相同，导致供求不同。

（2）对于问题二中通过推行补贴方案对“打车难”的帮助，主要使通过燃油补贴来鼓励出租车司机多跑路去接待需要打车的人，从而缓解打车难问题。

（3）对于问题三创建打车服务平台，设计合理的补贴方案，能让打车难问题得到有效解决，这涉及到出租车公司的规划方案，只有合理公平的规划才能让更多的出租车司机去应用这个服务平台，问题从根本上得到解决。

二、模型假设

2.1假设一天中不同时段人们对出租车的需求不同

以停在服务区的车辆数量的波动为例，分析一天中不同时段人们对出租车的需求变动。

如果加上现在人口增加比较快，假设一天中不同时段人们对出租车的需求符合线性回归模型

=-aX+b，那么所有的点都将会有向下移动的趋势。

如图2-3

图2-3

2.2假设人口流量对出租车需求呈正比

以人口流量多的市中心和人口流量比较少的郊区为例，设人口流量多的市中心对出租车的需求多，相反针对人口流量少的郊区而言，对出租车的需求就少。

2.3假设人员结构对出租车的需求呈比例

一般人员结构大体分为四个部分，高收入人员、中等收入人员、低等收入人员和其他人员四类。

假设各个结构的人员对出租车的需求程度成一定的比例关系。

2.4假设燃油补贴、软件打车补贴对“缓解打车难”有一定的帮助

设Q为出租车司机的运营投入量，P1和P2分别为燃油的价格和燃油补贴，则符合Q=k

关系模型，针对这一模型做出具体线性分析。

另外，软件打车服务平台补贴的应用，可以适当的缓解打车难的问题。

2.5软件打车服务平台的补贴方案企划

（1）推广阶段：

1月1日，使用我们的新软件打车乘客立减10元，司机立奖10元。

2月2日，使用我们的新软件打车乘客返现5—10元，新司机首单立奖50元。

2月22日，使用我们的新软件打车乘客按付费的50%返现。

3月3日，使用我们的新软件打车乘客每单随机减免所付费用的40%。

设打车应该付费为n，实际付费为m,则：

m=n-40%n.

3月23日，使用我们的新软件打车乘客返现3-6元。

（2）使用软件用户达到一定数目时：

5月15日，但从今日起，每次打车用了多少钱就有多少积分，当积分达到200分时，即可获得一次10公里以内的免费乘车。

7月7日，软件司机端补贴降为2元/单。

在上下班高峰时段，交通不太顺畅的地方，补贴为3元/单。

8月15日，从今日起，每天接单超过40单的，按每单所收费用的5%给予奖励。

另外，在郊区或者人流量相对较小的地方，每天超过20单的，按每单所收费用的8%给予奖励。

三、符号说明

符号

说明符号用途

求各个数值的平均值

f

特指所求的平局值的组成数值

n

表示所有数值的个数

t

标志变量个数

y

原始变量

回归分析预测变量

Q

出租车司机投入运营量

P1

燃油油价

P2

油价补贴

k

常数

四、数据处理与模型求解

4.1求出服务区的各项平均值

用

=

计算各项的值：

用C++计算程序语句查看附录1

进入服务区的出租车的数量的平均值为：

11辆

出去服务区的出租车的数量的平均值为：

13辆

每一时刻停靠在服务区的出租车的数量的平均值为：

18辆

4.2画出出不同时刻的出入以及停靠车辆情况

图4—1

图4-1反映服务区内不同时段的出/入服务区和停在服务区的车辆数目的起伏变化情况。

4.3一天中不同时段出租车出/入服务区变化情况

在一天中，不同时间段上，人们对出租车的需求程度不一样，在7:

00到9:

00这个时间段、12:

00到13:

30这一时间段和17:

00之后这3个时间段内人们对车的需求达到高峰，则由在进入服务区的车辆数和出去服务区的车辆数可以以间接的反映人们对出租车的打车需求，如图4-2

图4—2

图4-2可以分为不同的时间段内，在服务区内出入出租车辆数的波动情况可以看出供求关系。

在7：

30到9:

30之间的波动不是怎么大，反映了早上人们打出租车的人数很多，也比较明显。

在11:

30到13:

30波动比较大，正处于中午上下班的高峰期，出租车的需求量大，许多乘客往往坐不到车，同时反映出去服务区车辆与进入服务区的车辆活动流量很大。

4.4一天中不同时段出租车出/入服务区变化情况

图4—3

图4-3反映停在服务区内的车辆的变化情况。

针对一天中停在服务区的出租车的数量而言，从早晨的7：

30波动比较大，也是出于高峰期，停靠比较少；

12：

00到14：

00，波动比较大，正处于中午上下班的高峰期，出租车的需求量大，停在服务区的车辆数量的波动会比较大。

4.5直线回归分析

针对一天中在服务区内的车辆变化情况建立如下线性回归分析，则符合

=-aX+b，将数据处理得

时间

停在服务区车辆/辆

y

t

t^2

ty

7:

30

26

-10

100

-260

8:

00

28

-9

81

-252

27

-8

64

-216

9:

-7

49

-196

36

-6

36

10:

35

-5

25

-175

-4

16

-112

11:

17

-3

9

-51

13

-2

4

-26

12:

-1

1

5

13:

8

2

14:

3

39

19

76

15:

18

90

20

6

120

16:

21

7

147

72

17:

45

10

∑

346

0

770

-874

表4-1

预测以后的时间里，停在服务区内车辆的变化情况，由表4-1可建立一个直线回归分析，当∑t=0时，

=-aX+b，其中∑y=na；

∑ty=b∑t^2

运用表中的数据和C++程序处理可得a=16.47；

b=-1.13，程序结果详见附件2

由此可以得出

=-16.47X-1.13

用MATLAB画出图像可得图4-4

图4-4

4.5人口流量对出租车需求的影响

在大都城市中，位于市中心的人口流量比较多，因而对出租车的司机来说之一种比较好的赚钱地方。

若一个城区的内的出租车的总数量一定时，以郊区和市区中心的为例。

位于市中心的人流量比较大，往往有很多人就打不到车，从而出现出租车供不应求的情况；

相反位于郊区的人流量比较少，出租车相对比较轻松。

以郊区和市中心对出租车的需求比例如下图4-5

图4—5

图4-5可以看出市中心与郊区的之间人流量的对出租车的需求不同，市中心的人比较密集，对出租车需求大，在出租车总数量不变（略去其他因素干扰的情况之下）形成一种出租车供不应求的状况。

4.6人员结构对出租车需求的影响

一般人员结构大体分为四个不分，高收入人员、中等收入人员、低等收入人员和其他人员四类。

各个不同结构的人员对出租车的需求程度成一定的比例关系。

如图表4-2和图4-6

表4-2

图4-6

在图4-6和表4-2可以明显的反映出各个阶层人员打出租车所占的比重和打车的人数和不打车人数的比重。

从直观上看，从中高收入人员打车的所占的比重远比中等收入和低等收入人员高。

4.7燃油补贴对“打车难”的影响

燃油补贴是出租车公司对缓解打车难出台的一种政策，有效缓解了城市里的打车难问题。

假如出租车司机的平均每天的接待打车人次为Q，燃油补贴每升为P，油费为P1通过搜集相关数