*1“互联网+”时代出租车资源配置

王慧蓉

(长治学院 数学系,山西 长治 046011)



*1“互联网+”时代出租车资源配置

王慧蓉

(长治学院 数学系,山西 长治 046011)

〔摘要〕根据不同城市在不同时间段内的需求量,确立衡量出租车资源“供求匹配”程度的三个指标,即出租车需求量在供应量中所占比率、空驶率、万人拥有量．根据这三个指标建立数据拟合模型,然后对这三个指标在不同时空下进行数据分析．当需求量在供应量中所占比率越小、空驶率越小、万人拥有量越大时,“供求匹配”程度越高;当需求量在供应量中所占比率越大、空驶率越大、万人拥有量越小时,“供求匹配”程度越低．

〔关键词〕数据计算模型；供求匹配；完全分层法

1研究背景及问题重述

以2015年全国大学生数学建模B题为背景,主要解决以下问题: 建立合理的指标,并分析不同时空的出租车资源的“供求匹配”程度.

2问题的分析

分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度,需要分析不同时空出租车使用量占总供应量的比率大小、空驶率的高低、出租车万人拥有量的多少是如何引起供求匹配程度的高低．因此可以建立如下三个指标:出租车需求量占供应量的比率、空驶率、万人拥有量．首先,收集了从2015年9月5日到9月9日的一、二、三线6个城市连续5天内每小时段的出租车需求量,利用Maple建立一个数据拟合模型,通过数据的大小可以反映出租车资源匹配程度的高低．其次,采集20辆出租车的日程行驶量和载客行驶量数据,根据模型计算出空驶率．然后,计算以上6个城市的出租车万人拥有量．最后,对以上指标进行综合分析得出出租车资源匹配程度．

3符号说明

1)α需求量占供应总量的比率;

2)β空驶率;

3)γ万人拥有量;

4)K“供求匹配”程度;

5)P一个城市的人口基数;

6)L1载客里程;

7)L2日行里程;

8)Qtaxi出租车需求量;

9)Ttaxi一个城市出租车的总量；

10)Wtaxi总的出租车供应量．

4模型的建立与求解

4.1针对出租车需求量在供应量中所占比率指标的模型建立

在“互联网+出租车”时代,为了解决打车难的问题,滴滴快的智能出行平台对全国各个地方的出租车需求量进行了定时定量的具体描述,选取全国一线、二线、三线的六个城市进行研究,得出每个城市一天内不同时间段的需求量和同一时间段内不同地区的需求量．由于每个城市出租车的供应量是一定的,所以可建立以下模型:

(α表示需求量占供应总量的比率,Qtaxi表示出租车需求量,Wtaxi表示总的供应量)．

4.1.1相同时间不同城市

选取5个城市在同一时间段内的需求量,可从平时和高峰期两个时间段进行分析比较,以下是根据各个城市在这两个时间段内的柱形图,见图1～图4.

图1　上班高峰期

图2　下班高峰期

图3　平峰期

图4　平均需求量占供应量的比率

通过对以上图形进行分析,可以得出:在相同的时间段内,对于经济发展水平程度不同的城市来说,出租车的需求量是不同的,即“供求匹配”程度不同．α越大,即平均需求量占总供应量的比率越大,则说明“匹配程度”不高．

4.1.2城市相同时间不同

选取一个城市为代表,分别进行一天内不同时段的出租车需求量分析,见表1.

表1　北京市5天内每天各个时段需求量

根据表1,选取2015/9/5的需求量,作出以下柱形图，见图5.

从图5可以看到,乘客在6:00-21:00时间段内对出租车的需求量相对较高,尤其是在上下班高峰期,需求量显著提高．通过对上述数据进行拟合[1],作出α在不同时间段内的数量统计折线图,如图6所示.

根据图像,可以看出α在白天和晚上波动情况还是比较大的,但是在白天的各个时间段内还是相对稳定,而且数值也高．

图5　需求量

图6　需求量折线图

4.2针对出租车空驶率指标的模型建立

为了满足人们更高层次的出行需要,目前国内许多城市的出租车行业在经历了一段时间的发展后,都不同程度地出现了总量过剩现象,其直接表现特征就是出租车空驶率高,因此空驶率可以作为衡量出租车“供求匹配”程度的指标,通过空驶率的高低来反映匹配程度的高低,可建立以下计算模型:

(β表示空驶率,L1表示载客里程,L2表示日行里程)[1].

以出租车空驶率为指标,分析不同时空下出租车的“供求匹配”程度．

4.2.1相同时间内不同地点

以一天时间为单位,选取一个城市A,B,C,D,E5个不同地点为研究对象(A,B,C,D,E按距离市中心的距离依次增加),模拟一些数据(表2)进行分析,并作出这5个地方在这一一的时间内空驶率的图像(图7)．

表2　一定时间内的空驶率

图7　一定时间内的空驶率

通过以上数据分析,可以得出,在一定的时间段内,距离市中心越远,空驶率越高,反之,市中心周边的出租车空驶率较低．这说明,地域条件对空驶率有一定的影响．

4.2.2同一地点的不同时间段

选取B区域一天的各个时间段的空驶率为研究对象,见表3.

表3　空驶率

对以上数据进行整理,得到空驶率在一天各个时间段的散点图,见图8.

图8　时间段数量

图8中可以清楚地看出空驶率在一天内的波动情况,当地点一定时,各个时间段的空驶率是不同的,在上下班高峰期,空驶率明显下降,提高了出租车的资源利用率．

4.3针对万人拥有量指标模型的建立

出租车千人拥有量指的就是一万个人拥有出租的数量,这个指标可以很好地衡量出租车的“供求匹配”程度．由于每个地区的出租车总量,人口数量是一定的,所以万人拥有量也是一定的,即建立如下计算模型:

(Ttaxi表示一个城市出租车的总量,P表示这个城市的人口基数)中的λ是一定的．因此,以空驶率作为指标分析问题时,一方面需要比较一个城市各年的万人拥有量,另一方面需要比较在同一年内不同城市的万人拥有量．

从全国的各个城市中随机抽取8个城市作为样本进行分析[2-3],通过调查这几个城市分别在2010年、2011年和2013年的出租车总数量和人口基数,见表4.

表4　近年各个城市的出租车数量统计表(辆)

表5　近年各个城市人口数统计表(万人)

根据以上数据计算出各个城市近年来的万人拥有量,并统计如下，见表6.

表6　近年来各个城市出租车的万人拥有量(辆/万人)

4.3.1同一年份不同城市

从表6可以看出,在同一年度,上述各个城市的万人拥有量不同,结合该市当年的GDP可以得出,万人拥有量与当年的GDP有关,GDP越高,万人拥有量越多．

4.3.2同一城市的不同年份

根据上表,国内的各个城市随着年度的增加而增加,说明随着经济的发展,当人口基数增大的时候,出租车数量的增加程度较快,使得万人拥有率也在增加．

综上,通过对出租车需求量在供应量中所占比率α、空驶率β、万人拥有量γ这三个指标在不同时空下的分析,可以建立一个衡量“供求匹配”程度的模型,设“供求匹配”程度用K表示,模型如下:

得出:

1)当α越小、β越小、γ越大的情况下,出租车资源的“供求匹配”程度越高;

2)当α越大、β越大、γ越小的情况下,出租车资源的“供求匹配”程度越低．

参考文献：

[1]刘来福.用Maple和MATLAB解决科学计算问题[M].北京：高等教育出版社,1999

[2]张朝霞.秦青松，张勇.“互联网+”时代客运出租车管理改革方向探讨[J].价格理论与实践，2015(7)：17-20

[3] 赵静,但琦.数学建模与数学实验[M].北京:高等教育出版社,2000

The distribution of Taxi Resources in Internet Era

WANG Huirong

(Department of Mathematics,Changzhi University, Changzhi 046011, China)

〔Abstract〕According to the demand of resources of different cities in different periods, We have established three indexes of measuring about the matching of taxi resource supply and demand, namely the demand of taxi in supply ownership proportion, empty rate and ten thousand people ownership. Setting up data fitting model on the basis of three indexes and analyzing the data under different time and space, When the proportion of demand in the supply is smaller, the empty rate is smaller and the popularity rate of taxi getting bigger, thelevel of the supply match to the demand is higher,contrarily,the level the supply match to demand is lower.

〔Key words〕data calculation model;the matching of supply and demand;fully layered method

*收稿日期：2015-12-23

作者简介：王慧蓉(1982-)，女,山西长治人,硕士,长治学院讲师,主要从事偏微分方程数值解研究．

〔文章编号〕1672-2027(2016)01-0026-05〔中图分类号〕O241.82

〔文献标识码〕A