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“互联网+〞时代的出租车资源配置
摘要
在互联网全球普及的今天，出租车也在“互联网+〞时代背景下，发生了天翻地覆的变化。乘客乘坐出租车也出，在互联网上都拥有着详细的记录，因此我们决定在互联网上收集所需数据。
通过多方面的搜索和整理，最后我们在中国统计网〔.itongji./〕，苍穹智能打车智能平台〔./〕和万方数据库〔.wanfangdata../〕等收集有关于出租车在、和等几个大型城市的运行情况，并且将数据整理和归类，形成可供分析的有效表格。详细数据请见下表1。
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城市
主城区
人口〔万〕
2021年
GDP〔亿〕
主城区出租车
拥有量
亿元GDP
出租车拥有量
出租车
万人拥有量
出租车
月营业额〔元〕
出租车单车
净月营业额〔元〕
驾驶员单班
月营收〔元〕
里程
利用率
361
12928
36
%
510
17200
34
22500
17268
%
1972
66646
34
17205
4000
68%
15123
20301
32
27350
19500
4500
%
495
14300
29
22500
10500
4500
%
12115
24
19000
12000
4000
%
660
9000
15637
24
21000
18900
3200
%
8286
10732
9084
5093
%
14898
23610
10223
4601
%
4462
%
458
10018
22
22943
%
4627
20
26000
12000
6000
%
8923
29834
14412
5453
%
8043
15000
7000
4500
%
11433
%
表1 一线城市出租车数据表
通过对城市居民和流动人口出行特征与出租车运营特征的调查分析,分析了城市出租车拥有量与出租车所承当的城市客运交通周转量及出租车空驶率的关系,、有效行驶里程、,也可以对规划年份出租车拥有量进展预测,简便实用,可操作性强。
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数据的处理
在整理完整数据的根底上，我们根据题目需要的时空关系，供求匹配，打车难影响因素，影响供求匹配的指标等几个方面进展主成分分析。根据数据的可推广性，我们选取了其中一个城市进展具体分析。我们将的所有出租车信息单独列了出来，然后排除了所有无关信息，然后根据各项指标进展统计，分类储存。详细表格请见。
问题一的解决：匹配程度模型
问题一主要研究的是不同时空下的出租车资源供求匹配问题，了解打车软件的效劳平台运行，分析不同的指标和时空以及出租车供求的关系。我们首先选取了市的所有数据进展整理和归纳，然后通过分析市对时间，空间以及其他的一些对于出租车有影响的因素进展分析。