城市交通管理中的出租车规划模型

最佳数量的确定和价格的制定是城市出租车规划中的两个核心问题.对影响出行强度的市区人口和建成区面积分析建立了出行总量预测模型,再通过分析出租车最佳数量与出租车运营里程的关系,得出出租车最佳数量的预测模型.在出租车最佳数量模型的基础上,分析出租车数量的差异和差异产生的原因,给出了出租车定价判断模型,为出租车定价机制的调整指明了方向.最后以长沙市为例进行了实证分析.     

互联网时代出租车供需匹配及补贴方案确定

通过建立出租车供求匹配的长期和短期模型给出了打车软件平台上优化的补贴方案.长期模型中,建立出租车需求量的多元线性回归模型和供应量公式.短期模型中,应用BP神经网络预测每天高、中、低峰的出租车需求量,建立高、中、低峰供应量多元线性自回归模型.以西安市为例,在模型的基础上,通过分析实时数据得出分时段的适用于网络平台的平衡供需的补贴方案.互联网时代的补贴方案依赖于实时更新,广泛全面的大数据,更及时,多样,具有针对性,不仅有效实现了软件平台公司的盈利,也最大可能地满足了乘客,政府,由司机代表的出租车公司的需求,充分发挥了互联网在优化出租车运营方式方面的作用.     

考虑繁忙率的多时段救护车优化布局研究

救护车布局对院前急救服务中需求的响应具有决定性作用。本文重点研究了考虑繁忙率的多时段救护车优化布局问题,在传统双覆盖模型基础上引入救护车繁忙率因素,提出改进后的双覆盖模型。首先计算考虑繁忙率的期望覆盖需求量,进而结合实际,将一天以早晚高峰划分为5个时段,探究不同时段下繁忙率差异带来的不同布局方案。以上海市松江区2014年数据为例,应用改进后的模型进行了系统深入的实证研究,并绘制繁忙率对需求覆盖率的影响曲线。结果表明,本文提出的布局方案比实际方案得到的期望覆盖需求量提高了3.19%,比传统双覆盖模型得到的期望覆盖需求量提高了0.54%,证明了改进后模型的有效性;需求覆盖率曲线随繁忙率增加而下降,与实际意义相符。该方法能够直观简洁地得出救护车布局方案,利于院前急救服务水平的提升,为社会安全提供有力保障。     

“互联网+”时代的出租车资源配置模型

打车软件平台增加了乘客与出租车司机之间的信息透明度,促进了供求匹配,在一定程度上缓解了“打车难”的问题。从另一个角度,出租车司机获得了乘客的需求信息后,可能出现“挑单”的现象,一些低收益的订单将会难以被接。本文基于深圳市的实际数据,分析了深圳市的出租车供求关系时空分布,并探讨了已有补贴方案对出租车资源配置的影响,之后给出了更合理的补贴方案的设计模型,并通过仿真说明方案的可行性。从某种程度上,能够通过经济手段实现出租车资源的优化配置,最大程度上有效缓解“打车难”的问题。     

出租车交接班问题的数学模型

针对长春市出租车交接时段和居民出行高峰相互矛盾的现状,首先预测了不同天气条件下该市居民出行强度及市民出行对出租车的需求量,然后分析了出租车的最佳数量,最后建立了出租车交接地点模型,合理设置出租车交车地点,以缓解原来的交接方式在高峰期给交通所带来的压力.     

平台合作模式对出租车公司利润的影响研究

基于改进的Salop环形城市模型, 研究了专车公司参与运营的多寡头出租车行业中, 出租车公司为改善利润水平, 可采取的两种合作模式, 即共享需求信息的共享信息模式和共同推出概率性服务的联合行动模式, 并进行对比分析。基于专车公司的在线平台, 采用共享信息模式可提升出租车公司利润水平, 条件是支付一定的平台使用费;采用联合行动模式则一定会提升出租车公司的利润。将两种平台合作模式进行对比分析, 发现当出租车公司有较高的相对运营效益时, 合作程度更深的联合行动模式能给公司带来更高的利润。     

城市交通管理中的出租车规划

根据城市的发展情况以及类比其他城市的发展状况,对城市交通出行情况建立模型,对城市出租车的数量及乘坐人口做出预测;并针对目前的油价上涨给出租车行业带来的收入问题做出分析;建立最优化问题对驾驶员和顾客的满意进行描述,最终给出合理的价格调整方案.     

城市交通管理中的出租车规划3

根据城市的发展情况以及类比其他城市的发展状况,对城市交通出行情况建立模型,对城市出租车的数量及乘坐人口做出预测;并针对目前的油价上涨给出租车行业带来的收入问题做出分析;建立最优化问题对驾驶员和顾客的满意进行描述,最终给出合理的价格调整方案.     

影响西安市燃气出租车发展变量的统计分析

燃气汽车规模化发展是解决城市环境污染的一个主要途径.以西安市燃气出租车发展问卷调查结果为依据,利用因子分析法对影响燃气出租车发展的变量进行分类.总结出影响燃气出租车发展的八个重要指标,覆涵了政府、加气站、司机个人等方面.     

城市交通管理中的出租车规划2

基于蒙特卡洛模拟方法建立了环境容量限制下的居民出行总量动力学模型,使用模糊推理方法预测出租车对出行总量的分担率,在此基础上求得了该城市的出租车最佳数量.根据基于激励约束机制的出租车定价模型,结合司机和乘客的共同利益,给出了油价上涨后的调价方案①将起步价由目前的8元上调到8.5元;②将起租基价公里数由现在的3公里降低到2.75公里;③将每公里单价由1.8元上升到2元.最后,对各模型的进一步改善进行了讨论.     

预期视角下住房需求调控效果的城市差异研究

如何抑制住房需求的非理性增长已成为稳定房价,促进市场健康发展的关键问题。建立了含有市场参与者预期和城市差异的住房需求调控模型,并对1999-2010年间住房调控政策在各类城市的实施效果进行了比较和模拟分析。研究表明:市场参与者预期在样本期内对4类城市的住房需求都具有显著的正向影响,且房价水平越高的城市其住房需求越容易受房价预期的影响;存款准备金率只对B-D类城市住房需求产生了不同程度的抑制作用;土地工具对4类城市住房需求都产生了刺激作用,但作用力度各不相同;利率、经适房工具只对A类城市产生了显著影响,且作用方向相反;模拟分析表明同一政策工具在4类城市实施后,住房需求的响应是不同的。研究结论在一定程度上解释了国内住房调控的低效,对于提高住房需求调控的针对性、差异化和有效性,促进市场主体合理决策等都具有一定的现实意义。     

工业化、城镇化进程中电力需求分析及预测

随着工业化、城镇化进程的不断加快,我国电力需求量将持续上升。电力的充足供应是我国经济稳步发展的重要保证,故合理准确的对电力需求进行分析及预测具有重要的现实意义。基于此,分析我国电力需求现状,利用通径分析筛选电力消费需求的核心驱动因素。在模型选择的基础上,基于单变量(ETS、ARIMA模型)和多变量(情景分析)两个维度进行电力需求量分析及预测。结果表明:GDP每提高1%使得电力需求量提高0.5249%;工业化水平每提高1%使得电力需求量提高2.2146%,城镇化水平每提高1%使电力需求量相应提高1.0076%。“十二五”末中国电力消费需求量将近61425.96KW/h,2020年中国电力消费需求将近81410.10KW/h。     

需求不确定下供应链间古诺博弈决策分析

通过引入区间数和心态指标将需求函数模糊化,研究了需求不确定下供应链间竞争的决策问题。首先,分别构建了分散-分散决策、集中-分散决策和集中-集中决策三种模式下的供应链间价格竞争模型;其次,分析了不同竞争模式下市场规模等变量对零售价格、顾客需求量和供应链利润的影响;最后,以两条供应链为例,进行算例分析,并在此基础上,进一步分析了心态指标、市场规模等变量对最终决策结果的影响。     

天然气需求影响因素分析及未来需求预测

不同的影响因素对天然气需求的影响程度存在差异,为充分认识上述差异,利用相对关联度定量刻画天然气需求量与影响因素之间的关联程度。依据重要性优先原则,采用逐步回归法逐次地对影响因素的统计显著性进行检验,深度挖掘有效驱动因素,构建“最佳”逐步回归C-D生产函数模型预测未来天然气需求走势。结果表明:(1)GDP是影响中国天然气需求的最主要因素,能源消费结构也是重要的有效驱动因素之一;(2)基于重要有效驱动因素构建的“最佳”逐步回归C-D生产函数模型实现了历史数据拐点拟合预测,具有良好的预测性能,预测结果可作为确定未来天然气需求的重要参考依据;(3)预测2020~2030年中国天然气需求量呈稳步增长趋势,但增速有所减缓,到2030年天然气需求量达约5660亿立方米,天然气需求量增长率降至4%。     

合肥市出租车数量确定的模型及应用研究

本提取了十个城市出租车数量的合理因素，运用非线性规划，建立了确定合肥市出租车数量的动态数学模型，计算出影响出租车数量因素的权重，最终得到了一个比较符合实际的结果，该结果已为合肥市出租车数量的控制提供了决策支持。     

基于一种新的分解-集成模型的我国猪肉年度需求量预测研究

根据我国猪肉消费量的特点,建立了一个新的我国猪肉年度消费需求量预测的分解-集成模型.首先,为了预测我国猪肉消费需求量,根据全国猪肉农村和城市猪肉消费量的不同特点,将我国猪肉消费需求量分解农村和城市猪肉消费量.其次,根据GANN和WNN时间序列模型,建立了一个综合集成预测模型,分别对我国农村和城市的猪肉消费量进行了预测.最后,将农村和城市猪肉需求量的预测结果进行集成,得到全国猪肉需求量.为了验证所提出方法的有效性,将其与其他常用预测方法进行了对比,实证研究结果表明,提出的集成预测模型在我国全国猪肉消费需求量预测上取得了较好的效果.     

考虑需求率变化与延期支付的临时订货模型

供应商给予临时价格折扣、并针对采购商的临时订货给予优惠的延期支付条件;同时考虑到采购商的自身需求即为终端需求并对价格敏感,由于考虑需求量变化的同时考虑到时间因素,因此需求率实际上发生了改变。在这样的背景下,采购商在价格变化时刻面临两种选择:以低价购进大量货物或者放弃这个机会。本文以EOQ模型单位产品成本为参考,从成本节约最大的角度出发,分析了采购商临时订货量的确定过程,并用数例分析了参数变化对最优订货以及成本节约情况的影响。     

新疆公共卫生服务的需求影响因素预测及供求关系评价

为客观反映新疆城乡居民公共卫生服务供需关系,为地方政府科学规划区域卫生事业发展提供决策依据,本文选用社会人口、疾病流行模式转变等因素作为影响公共卫生服务需求的预测指标,以公共卫生机构费用为服务需求量的衡量指标,综合采用灰色系统模型、时间序列模型、受约束的非线性回归与多元线性回归等多种预测方法,对新疆公共卫生服务的需求进行定量预测,对供求关系给出综合评价。研究结果表明:2011-2015年,导致新疆居民公共卫生服务需求的快速提高的主要因素是新疆总人口、医学敏感人数、老龄化人口及慢性病患病率。上述需求影响因素的持续增长,直接导致公共卫生机构费用年均增速由9.5%增加到13.6%。新疆城乡居民快速增加的公共卫生服务需求,与服务供给能力不足的现实形成了反差。城乡居民公共卫生服务需求有效供给不足阻碍了新疆社会生产力和社会经济发展,对新疆在2020年与全国同步实现小康社会目标产生不良影响。     

直觉与生活中的数学概率

例1深夜,一辆出租车被牵涉进一起交通事故,该市有两家出租车公司,红色出租车公司和蓝色出租车公司,其中红色出租车公司和蓝色出租车公司分别占整个城市出租车的15%和85%。据现场目击证人说,事故现场的出租车是红色的,并对证人的辨别能力做了测试,测得他辨认的正确率80%,于是警察就认定红色出租车具有较大嫌疑。你觉得警察的这种“直觉”判断对红色出租车公平吗?评论:设城市的出租车有1000辆,那么依题意可得如下信息:直觉与生活中的数学概率!226151$江苏省海门市包场中学@李云飞     

及时获得信息的销售存储策略研究

传统的零售商的最佳订货量模型中,单位时间的需求量(率)是确定的或不确定的.本文考虑了需求量(率)不确定时并且可继续获取需求信息时的最优订货量问题的矫正策略.