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文档简介
赛区评阅编号(由赛区组委会填写):
2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛
承诺书
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3._______________________________
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日期:2015年09月13日
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2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛
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2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛
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
西配,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
。
。
S0S0S。
。0000
一
二
百
局
60Z金
00一III
图2-3
2.2假设人口流量对出租车需求呈正比
以人口流量多的血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III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二k型关系模型,针对这一模型做出具体线性分析。
P1
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乳
设打车应该付费为n,实际付费为m,贝I」: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
X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
I标志变量个数
y原始变量
A
回归分析预测变量
y
Q出租车司机投入运营量
Pl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
用嚏二计算各项的值:用C++计算程序语句查看附录1
n
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
服务区内不同时段的车辆情况
ss§ss§s§§§
860一
时间
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诃接
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
一天中停在服务区的车辆变化
时间
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到9:30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。
45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
y=-aX+b,将数据处理得
时间停在服务区车辆/辆
yt12ty
7:3026-10100-260
8:0028-981-252
8:3027-864-216
9:0028-749-196
9:3036-636-216
10:0035-525-175
10:3028-416-112
11:0017-39-51
11:3013-24-26
12:009-11-9
12:305000
13:004114
13:3082416
14:00133939
14:301941676
15:001852590
15:3020636120
16:0021749147
16:30986472
17:00598145
17:3031010030
Z3460770-874
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4T可建立一个直线回
归分析,当Et=O时,y=-aX+b,其中£y=na;Ety=bEt^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;=T6.47X-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
人口流量对出租车需求
□;中
■区
□他
11
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
受调查人数打车人数所占比例
高收入人员502142%
中等收入“551832.73%
低收入人安451124.44%
其他50714%
总计2005728.50%
表4-2
受调查人数打车人数
■高收入人员
■中等收入人员
■低收入人员
■其他
■总计
图4-6
在图46和表42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通过搜集相关数据得
补贴金额
p(升/元)0.30.50.70.80.850.91
接待人次
40606567717577
(Q)
耗油量(L)
305060708590100
油费180300360420520540600
(P1)
总收入280380420450550580620
相关性分析LQ(i)=378,EP(i)=5.05
£P(i)*P(i)=3.00
EP(i)Q(i)=346
Q=100P+10(0.3<=P<=0.4)
Q=100P-15(0.7<=P<=1)
司机的总收入跟燃油补贴之间有着很大程度的关系,燃油补贴可以调动司机
接待乘客的积极性,市缓解城市“打车难”有着显著作用。
4.8软件服务补贴对“打车难”的影响
软件服务平台的应用,方便了许多乘客,从某一种意义上缓解了打车难的问
题。
在上下班高峰期,打车的人比较多,不打车的当然也多,交通JL具也很多,
造成了道路拥堵,出租车司机有客人,但是载客数量却少,因而出现了在某些道
路拥堵的地方出租车司机拒载的情况。据此,软件服务公司应在上下班高峰期道
路拥堵的地方实行更好的补贴政策,交通拥挤、打车高峰时期补贴适当调高,而
非高峰期适当的下调,可以调动出租车司机积极性,以缓解打车难。
在郊区和市中心,软件服务平台上设置一个位于市中心和郊区的服务补贴,
郊区人流量小,打车的人也相对较少,出租车司机载客少,收入低,应适当调高
补贴。市中心人流量大,而且上班一族每天都要打车,出租车司机在市中心可以
保隙每日的收入,所以不愿意到郊区去,可以适当降低补贴,让司机愿意到有高
补贴的郊区载客。可以缓解在郊区打车难。
五、模型结果分析与检验
5.1一天中不同时段停靠在服务区出租车数量变化结果
早晨的7:30到9:30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。
随着社会人口的增长,出租车停在服务区的情况会越来越少。有;=76.47
XT.13可以得出,;,随X的增长而出现下降趋势。
5.2人口流量对出租车需求的影响结果
市中心与郊区之间人流量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,然而相对于郊区人本来就不是很多,需要打车的人就不
是很多。总之形成市中心人们对出租车的需求比重比较高。
5.3人员结构对出租车需求的影响结果
不同结构的人员的收入不一样,则对打出租车的频率不一样,高收入的人
员打出租车的频率更高,因而中等收入和低等收入的相对比较少些。
5.4燃油补贴对“打车难”的膨响结果
司机的总收入跟燃油补贴之间有着很大程度的关系,燃油补贴可以调动司机接
待乘客的积极性。
依据模型中的Q=k型和一些数据可以表明,当油价补贴P2不变时,出租车司
P\
机投入运营量Q与油价P2成反比;当油价P2不变时,出租车司机投入运营量Q
与油价补贴成反比。
总之,燃油补贴可以调动出租车司机的积极性,对缓解人们“打车难”有一
定程度上的帮助。
5.5新软件打车服务平台的补贴方案论述
刚开始为了将打车软件推广给广大顾客,推出一些补贴方案,让更多的顾客下
我使用这个软件服务平台,体验这个平台,给顾客一些优惠条件。软件使用量和
使用次数达到一定数量之后大幅度降低优惠服务。对于出租车司机,在上下班高
峰期,道路畅通的地方,补贴适当下调;道路拥挤,出租车少的地方,适当调高
补贴。
在郊区和市中心,软件服务平台上设置一个位于市中心和郊区的服务补贴,
市中心的补贴可以适当调高,位于市中心可以适当低,这样可以调动出租车司机
积极性。
六、模型的推广与评价
本文针对人们对出租车需求的一种模型叙述,在建立过程中考虑问题从实际
情况与数据相结合,充分反映建模时论证的依据性。
在直线回归分析时,有一定的局限性,分析数据的变化并结合曲线图来完成。
在数据操作过程中可能会出现误差,但这只是计算上的误差,在情况允许的
情况下可以忽略的。
七、参考文献
[1]赵静,但琦,《数学建模与数学实验》,高等教育出版社。
[2]高百宁,《经济预测与决策》,上海教育出版社,2009.10。
[3]盛骤,谢式千,概率论与数理统计,北京:高等教育出版社,2003
[4]姜启源,数学模型(第二版),北京:高等教育出版社,1992
[5]费业泰,误差理论与数据处理(第五版),北京:机械工业出版社,2004.6
[6]韩中庚,数学建模方法及其应用,北京:高等教育出版社,2005.6
八、附录
附录1用于X=牙/n计算平均值的程序
#include<iostream>
usingnamespacestd:
intmain()
(
intavel,ave2,ave3;
intal[21]={3,11,13,15,13,12,4,8,18,14,13,9,12,
13,11,12,18,11,1,13,12),i;
inta2[21]={13,9,14,14,5,13,11,19,22,18,17,
10,8,8,5,13,16,10,13,17,14},j;
inta3[21]={26,28,27,28,36,35,28,17,13,9,
5,4,8,13,19,18,20,21,9,5,
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