“互联网+”时代出租车资源“供求匹配”程度的合理性.doc

“互联网+”时代出租车资源“供求匹配”程度的合理性.doc“互联网+”时代出租车资源“供求匹配”程度的合理性【摘要】“互联网+”时代的出租车资源配置影响巨大,本文通过时间段因素模型、熵权模型、出租车数量最优化的模型的建立, 深刻分析了出租车资源配置在不同时空的供求匹配程度。本文根据杭州市连续四年最佳出租车供应数量和“资源配置”优良程度, 利用函数关系求得该市的配备程度为 , 即供应小于需求, 从而得到了出租车资源供求匹配程度不合理。【关键字】互联网+ 供求匹配一、时间段因素模型为了解决不同时刻出租车资源的“供求匹配”程度, 本文建立了时间段因素模型。由于不同时间的客流量是不同的, 凌晨 0 点之后到早上 6点, 这段时间内出行极少,对出租车的需求量也很低;另外,晚上 8 时到 10 时这个黄金时间段,虽然就要进入休息时间段,由于现代化的生活模式, 该段时间外出的乘客居多, 因此对出租车的需求量也比较大。按照客观实际生活模式, 将一天的时间段合理地划分为 6段, 虽然每段时间是不均匀的,但是能非常合理地描述居民生活状态,符合客观实际。采集 2014 年6 月该城市需要打车的人数随着时间变化的曲线图,为了方便研究, 将离散数据连续化, 利用 Matlab 软件将数据进行差值拟合, 得到该城市某天的出租车需求与时间的关系图,如图 1: 接着根据调查得到数据, 得到公司不同时间段运营出租车数量, 利用差值拟合, 求出公司工作车辆与时间之间的变化函数, 并得到一天中公司不同时间段投入运营车辆特征图如图 2 所示: 由于不同时间段居民出行人数与公司运排的出租车数量有较大的差异,引入打车困难度 Y: 接着,对打车困难度进行相应的等级划分, 一级: 75%-100% ,顺利打车程度:困难;供求匹配程度:供不应求; 二级: 50%-75% ; 顺利打车程度: 不易; 供求匹配程度: 供应稍紧张; 三级: 25%-50% ; 顺利打车程度: 较易; 供求匹配程度: 较合适阶段; 四级: 0-25% ; 顺利打车程度:容易;供求匹配程度:供大于求。分别带入各时间段数据,求出该城市分时间段出租车“供求匹配”程度。分析:用 Matlab 对杭州市的运营车辆和出行人数各个分段函数分别求相应的积分带入模型求得杭州市的打车困难度 Y= , 根据上述等级划分可以判断出该城市处于第三等级, 顺利打车程度较易, 供求匹配程度较适合阶段。 2. 熵权模型城市规划中按照不同功能将城市化分为区, 每区的人群不同导致直接选择交通工具、出行频率等均不相同。将出租车需求区域化因素加入,对该城市展开不同地区的划分。由数据经验分析可知:替代商品(主要考虑公交车) 、出行强度、平均每两出租车里程利用率、平均等候时间、出租车空载率为影响出租车供求的主要因素, 以上述 5 个影响因素为主要指标, 对不同区域出租车供求建立熵权模型。公交车(辆): % ; 出行强度( 平均每天次数): % ; 里程利用率: % ;平均等候时间(分钟): % ;空载率: % 根据以上指标分析, 可以分别求出各个地区的综合考评值, 综合考评值如下所示: 分析: 根据上述表格, 利用熵权法能够得到不同地区的出租车数量安排比重,根据上表得到地区安排出租车数量多少为生活区〉行政商业区> 高校科研区> 生产工业区> 对外交通运输区>