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实时热点怎么关闭_基于“互联网+”时代出租车资源配置的数学模型分析

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互联网时代如何赚钱_基于“互联网+”时代出租车资源配置的数学模型分析

摘要:随着“互联网+”时代飞速发展,国内客运出租车发展迅速,同时也存在很多问题,例如出租车罢运、拒载、乱收费等问题,使得广大乘客感觉“打车难”。本文首先对广州市和成都市出租车需要承担的居民出行周转量、出租车数量、人口总数等数据进行分析,运用回归分析法以及SPSS软件分析得出影响出租车保有量的主要因素。接着,分析南京市出租车燃油补贴政策,建立更为合理的补贴需求模型,在一定程度上补贴政策并没有较好缓解“打车难”的现象。 中国论文网 https://www.xzbu.com/7/view-11258502.htm  Abstract: With the rapid development of "Internet +" era, domestic passenger taxi has developed rapidly, but it also exists many problems, such as the taxi strike, refuse, collect fees in disorder etc., these make the passengers feel "difficult to take a taxi". This article firstly analyzes the resident turnover volume undertaked by taxi, taxi numbers, total population and other data in Guangzhou and Chengdu, and uses regression analysis method and SPSS software analysis to indicate the main factors affecting the taxi ownership. And then, it analyzes the taxi fuel subsidiesin Nanjing City to set up the more reasonable subsidy demand model. To a certain extent, the subsidy policy doesn"t better ease the phenomenon of "difficult to take a taxi".
  关键词:供求平衡;回归分析;SPSS相关性分析;补贴模型;匹配度
  Key words: the balance of supply and demand;regression analysis;SPSS correlation analysis;subsidy model;matching degree
  中图分类号:O29 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2016)13-0197-03
  1 问题
  本文基于2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题目。出租车是市民出行的重要交通工具之一,“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。随着“互联网+”时代的到来,有多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台,实现了乘客与出租车司机之间的消息互通,同时推出了多种出租车的补贴方案。
  根据搜集相关数据,建立数学模型研究如下问题。
  ①试建立合理的指标,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。
  2 问题分析
  针对问题一:本文分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度主要是指空间和时间上,在空间上,本文讨论广州以及成都的区别,在时间上,本文通过年度分析以及一天中时间段的分析来比较时间上的各种影响出租车的“供求匹配”因素。
  针对问题二:随着“互联网+”的发展,“打车难”日益被提到研究的日程上,尽管近年来各地政府以及相关一些出租车公司尝试出台各种补贴政策,补贴政策并在一定的程度上并没有较好缓解 “打车难”的现象。本文利用数学模型对相关的补贴政策进行定性、定量的分析。
  3 模型假设与符号说明
  假设出行距离不会受到运价,地域拥堵情况等因素影响。
  假设在对成都和广州进行数据的调查与统计的时候,是在没有大型活动而是平常的时间段进行统计的。
  4 模型的建立与求解分析
  4.1 针对模型一
  为了较大范围地分析“不同时空”的“供求匹配”程度,我们采用类比回归法来对成都和广州的GDP、出租车保有量等进行分析,并用SPSS软件进行偏相关性分析。
  ①数据收集,通过收集广州市以及成都市的国内生产总值、市区人口、日均公交客运量、居民人均收入、出租车保有量等数据,来进行类比回归法分析。资料来源:广州统计年鉴、成都统计年鉴。
  通过表1的数据显示,本文用SPSS软件对其进行相关性进行检验,得出成都市年份、国内生产总值、市区人口、日均公共客车保有量、居民人均收入与出租车保有量的相关系数分别为:0.851、0.841、0.793、0.881、0.881,由此可见年份、国内生产总值、日均公共客车保有量、居民人均收入这四个因素对成都市的出租车保有量影响最大。
  通过表2的数据显示,本文用SPSS软件对其进行相关性进行检验,得出广州市年份、国内生产总值、市区人口、日均公共客车保有量、居民人均收入与出租车保有量的相关系数分别为:0.617、0.750、0.733、0.733、0.750,由此可见国内生产总值、居民人均收入这两个因素对广州市的出租车保有量影响最大。
  除了上述模型外,我们进一步分析人们的日常生活中对出租车资源““供给匹配”的程度”有影响其他指标。
  ①打车时需等待时间。
  从用户平时打车等待的时间可以看出,打车需要等待的时间即为大部分居民的打车情况,等待的时间越久,则表明当地的出租车求大于供,但是图1中,50%的人都会等待10分钟左右,成为主要人群。5分钟内可以打到车的用户占比23%,25%用户表示打车会等待20分钟以内才顺利乘坐到车。由此可见,所调查的人群所在地的出租车的“供求匹配”达到了相对平稳的状态。

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