市出租车数量规模和定价规划模型
规划出租车的重要问题就是规划出租车的最佳数量和规划出租车的定价。本文针对市区总人数、城市建成区面积建立了预测模型，通过分析实际的数据，建立出租车运营里程数和出租车的最佳数量之间的联系，用这种联系构建出租车最佳数量的模型。通过出租车最佳数量模型得到未来出租车的最佳数量，用这个数与现今实际出租车数量进行比对，分析两个数值不一致的深层次原因，然后建立出租车定价判断模型，根据定价判断模型给出了自己的关于南京市出租车数量和定价的一点建议。同时，本模型其他类似城市公共服务也可以参照本模型。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言1
1 问题描述与分析1
2 结果与分析2
2.1方法出租车最佳数量预测方法 2
2.1.1模型一 城市居出行总量预测2
2.1.2模型二 出租车每日运行里程数预测3
2.2出租车定价判断模型4
3数据代入4
3.1南京市出行总量预测4
3.1.1南京市出行总量预测4
3.1.2南京市出租车最佳运行里 程6
3.1.3南京市出租车最佳数量预测7
3.2南京市出租车数量规划和定价合理性分析7
4总结7
致谢8
参考文献9
南京市出租车数量规模和定价规划模型
引言
引言
1 问题描述
确定出租车最佳数量主要是：一是获取当前出租车数量，二是预测以后出租车最佳数量。建立模型，得到出租车最佳数量模型之后，根据建立的模型来判断如今出租车数量是否合理，由结果，提出相应的调整价格方案。
确定出租车的最佳数量的方法是：首先，调查居民出行强度以及出行总量。其中，出行强度是出行总量除以市民总数量。出租车日分担量就是市民日选出租车的出行量除以日总出行量的值。通过以下几个数据，出租车日均分担的出行总量，市民乘坐出租车出行的平均里程、出租车每趟平均载客人数，可计算得到租车每天有效运营公里数。为了提供给市民更贴心、舒服的服务，出租车会有一定的空驶率[1]。一般情况下，出租车的高峰客 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
流在白天，只需要满足高峰客流，其余时间段都可以满足。白天运营里程为：出租车高峰期（白天）时长、平均运行速度、平均运行效率三项之积。出租车的最佳数量是高峰期（白天）运营公里数除以出租车出车率。
首先我们建立预测出租车最佳数量的模型，然后我们这样才能建立定价模型。正常情况下，我们通过模型可得出租车最佳数量、查询资料获得的当今数量、空载率之间会有一定程度的差距。如果差距特别小，那么就是合理误差，若差距特别大，就说明出租车市场存在一定的问题。想要解决问题，必须找出差异产生的原因[2]，若是通过增加或者减少出租车数量即可，那么只需要调整出租车的数量，否则，就必须调整当今的定价模式。
2 结果与分析
根据以上分析，建立预测出租车最佳数量的模型，然后建立判断出租车定价是否合理的模型。
2．1 预测出租车最佳数量的模型
2．1．1 预测居民出行量(模型一)
大规模有效调查方可保证数据有效性、数据全面方可保证模型有效性，但是，如今缺乏南京市连续多年的数据。所以，在确定预测出租车最佳数量模型的时候，我选取其它城市特别是与南京市规模差距较小的城市市民出行数据，建模型，预测解释变量，通过解释变量表达出行强度。其实，市民出行总数量预测值等于出行强度的预测值乘以城市市区人口预测值。
出行强度影响因素模型
调查各城市信息，得出城市的GDP，用代表城市的GDP，人数，建成区面积，它们都会对居民出行强度产生线性影响。
被解释变量定为居民出行强度，解释变量选城市市区人数、建成区总面积、市区的GDP。建立方程如下：
（2.1）
其中,是居民的出行强度，是人口数量，是城市GDP，是市区面积，、、、是待定系数，是误差项。
（2）市区人口灰色预测模型
灰色预测模型GM（1,1）是一个一阶的、单一变量的单序列线性动态模型，它可以用来预测得到时间序列数据[1]。根据以往年份人口数量来预测将来的人口数量，并且此模型在中短期预测中精度很高[6]。
如果某个城市的市区N年的人数历史数据如下：
，，...，
进行累加，得到新数列，通项如下：
对于数列建立预测模型的微分方程，
按最小二乘法得到
其中，
容易得出上述微分方程解为：
计算出模型GM（1,1）为：
（2.2）也就是年后人数的预测模型。
（3）预测市区建成区面积的线性模型
较短时间内，城市建成区面积是线性变化的，所以使用线性预测模型预测城市建成区面积。
预测城区面积的线性模型为：
（2.3）
其中要预测的年份，为年城区面积,、是待定系数，为误差。
（4）出行总量预测模型
将、、代入（2.1）式得到年后的出行强度为：
（2.4）
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言1
1 问题描述与分析1
2 结果与分析2
2.1方法出租车最佳数量预测方法 2
2.1.1模型一 城市居出行总量预测2
2.1.2模型二 出租车每日运行里程数预测3
2.2出租车定价判断模型4
3数据代入4
3.1南京市出行总量预测4
3.1.1南京市出行总量预测4
3.1.2南京市出租车最佳运行里 程6
3.1.3南京市出租车最佳数量预测7
3.2南京市出租车数量规划和定价合理性分析7
4总结7
致谢8
参考文献9
南京市出租车数量规模和定价规划模型
引言
引言
1 问题描述
确定出租车最佳数量主要是：一是获取当前出租车数量，二是预测以后出租车最佳数量。建立模型，得到出租车最佳数量模型之后，根据建立的模型来判断如今出租车数量是否合理，由结果，提出相应的调整价格方案。
确定出租车的最佳数量的方法是：首先，调查居民出行强度以及出行总量。其中，出行强度是出行总量除以市民总数量。出租车日分担量就是市民日选出租车的出行量除以日总出行量的值。通过以下几个数据，出租车日均分担的出行总量，市民乘坐出租车出行的平均里程、出租车每趟平均载客人数，可计算得到租车每天有效运营公里数。为了提供给市民更贴心、舒服的服务，出租车会有一定的空驶率[1]。一般情况下，出租车的高峰客 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
流在白天，只需要满足高峰客流，其余时间段都可以满足。白天运营里程为：出租车高峰期（白天）时长、平均运行速度、平均运行效率三项之积。出租车的最佳数量是高峰期（白天）运营公里数除以出租车出车率。
首先我们建立预测出租车最佳数量的模型，然后我们这样才能建立定价模型。正常情况下，我们通过模型可得出租车最佳数量、查询资料获得的当今数量、空载率之间会有一定程度的差距。如果差距特别小，那么就是合理误差，若差距特别大，就说明出租车市场存在一定的问题。想要解决问题，必须找出差异产生的原因[2]，若是通过增加或者减少出租车数量即可，那么只需要调整出租车的数量，否则，就必须调整当今的定价模式。
2 结果与分析
根据以上分析，建立预测出租车最佳数量的模型，然后建立判断出租车定价是否合理的模型。
2．1 预测出租车最佳数量的模型
2．1．1 预测居民出行量(模型一)
大规模有效调查方可保证数据有效性、数据全面方可保证模型有效性，但是，如今缺乏南京市连续多年的数据。所以，在确定预测出租车最佳数量模型的时候，我选取其它城市特别是与南京市规模差距较小的城市市民出行数据，建模型，预测解释变量，通过解释变量表达出行强度。其实，市民出行总数量预测值等于出行强度的预测值乘以城市市区人口预测值。
出行强度影响因素模型
调查各城市信息，得出城市的GDP，用代表城市的GDP，人数，建成区面积，它们都会对居民出行强度产生线性影响。
被解释变量定为居民出行强度，解释变量选城市市区人数、建成区总面积、市区的GDP。建立方程如下：
（2.1）
其中,是居民的出行强度，是人口数量，是城市GDP，是市区面积，、、、是待定系数，是误差项。
（2）市区人口灰色预测模型
灰色预测模型GM（1,1）是一个一阶的、单一变量的单序列线性动态模型，它可以用来预测得到时间序列数据[1]。根据以往年份人口数量来预测将来的人口数量，并且此模型在中短期预测中精度很高[6]。
如果某个城市的市区N年的人数历史数据如下：
，，...，
进行累加，得到新数列，通项如下：
对于数列建立预测模型的微分方程，
按最小二乘法得到
其中，
容易得出上述微分方程解为：
计算出模型GM（1,1）为：
（2.2）也就是年后人数的预测模型。
（3）预测市区建成区面积的线性模型
较短时间内，城市建成区面积是线性变化的，所以使用线性预测模型预测城市建成区面积。
预测城区面积的线性模型为：
（2.3）
其中要预测的年份，为年城区面积,、是待定系数，为误差。
（4）出行总量预测模型
将、、代入（2.1）式得到年后的出行强度为：
（2.4）
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