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      杭州出租車資源配置研究

      2016-03-11 08:17:48陳鉆趙志偉林曉敏李煒
      中國新通信 2016年2期
      關(guān)鍵詞:層次分析法

      陳鉆 趙志偉 林曉敏 李煒

      【摘要】 利用層次分析法建立了不同時(shí)空出租車供求匹配程度的評價(jià)模型,通過判別分析法對杭州進(jìn)行區(qū)域劃分,分析了其不同時(shí)間和地域的出租車資源配置情況。

      【關(guān)鍵詞】 供求匹配 層次分析法 判別分析法

      一、問題簡述

      “打車難”是人們關(guān)注的一個社會熱點(diǎn)問題。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來,多家公司依托移動互聯(lián)網(wǎng)建立了打車軟件服務(wù)平臺。當(dāng)前城市出租車資源分布不均衡,通過選取合理的指標(biāo),分析杭州不同時(shí)間和地域的出租車資源的“供求匹配”程度。

      二、模型的建立

      2.1供求匹配指標(biāo)體系構(gòu)建

      本文選用滿意度來衡量出租車資源供求匹配程度[2]。將一個地區(qū)的供求匹配程度作為目標(biāo)層,由于影響供求匹配跟兩方面有關(guān),一方面是城市基本狀況,一方面是滿意度,滿意度分為乘客滿意度和司機(jī)滿意度。因此本文從司機(jī)滿意度,乘客滿意度并結(jié)合宏觀數(shù)據(jù)來評價(jià)供求匹配程度。司機(jī)滿意度選取實(shí)載率,乘客需求量來描述;乘客滿意度選取出租車供應(yīng)量,平均等待時(shí)間,空載率來描述。宏觀數(shù)據(jù)選取杭州城市出租車萬人擁有量,人口數(shù)量,人均居民消費(fèi)指數(shù)(CPI)來進(jìn)行描述。建立的層次結(jié)構(gòu)表:如表1供求匹配程度評價(jià)體系:

      式(1)中W i表示各指標(biāo)權(quán)重,Cj表示各指標(biāo)數(shù)據(jù)。

      2.3基于判別分析法的數(shù)據(jù)分塊

      在蒼穹平臺上抓取的數(shù)據(jù)中,地理位置的表示方法為經(jīng)緯度并精確到千分位,并且獲取到的大量數(shù)據(jù)不能直觀的表現(xiàn)出地點(diǎn),因此本文用判別分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊,從而對杭州不同地域的出租車資源配置程度進(jìn)行研究。

      判別分析法的數(shù)學(xué)模型[1]:記p維總體G:(X1,X2,…,Xp),G可分為m類G1,G2,…,Gm對于已經(jīng)獲得n個樣本(Xk1,Xk2,…,Xkp),k=1,2,…,n,據(jù)某分類標(biāo)準(zhǔn)把這n個樣本歸類到m類G1,G2,…,Gm中去的統(tǒng)計(jì)方法,稱為判別分析。

      由于樣本只有經(jīng)緯度一種類型的數(shù)據(jù),他們大小相似,有一定“集群”現(xiàn)象,本文選取歐式距離判別法進(jìn)行劃分。距離判別是讓指標(biāo)大小比較接近一類,根據(jù)杭州的情況我們選取8個區(qū)域經(jīng)緯度作為幾何中心。

      設(shè)p為歐式空間Rp中兩點(diǎn)

      本文在滴滴快的的蒼穹平臺上,通web控制臺抓取了9月10號24h的杭州出租車分布、打車需求量、搶單時(shí)間共10000多個原始數(shù)據(jù),利用判別分析法將從蒼穹平臺獲取的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)劃分為8個區(qū)域:拱墅區(qū)、西湖區(qū)、上城區(qū)、下城區(qū)、濱江區(qū)、江干區(qū)、蕭山區(qū)、余杭區(qū)。

      3.1基于時(shí)間維度的供求匹配程度分析

      利用層次分析模型和上述獲取的數(shù)據(jù)得出各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)向量為:Weight=(0.066,0.0222,0.1112,0.1113,0.2916,0.0637,0.1998,0.1332)

      從而得到杭州一天的匹配程度圖。

      從圖1中看出凌晨3點(diǎn)匹配度開始降低,到凌晨4點(diǎn)達(dá)到第一次低谷,從出租車的數(shù)量關(guān)于時(shí)間的分布來說,主要是出租車的數(shù)量減少,可能是由于換班或者出租車司機(jī)休息,導(dǎo)致一部分乘客難打到車。

      7點(diǎn)處達(dá)到第二次低谷,主要原因是上班出現(xiàn)早高峰,交通比較擁堵,導(dǎo)致許多出租車司機(jī)為了避免早高峰,選擇不出行或者不接單。

      過了早高峰以后,出租車的數(shù)量急劇增加,且道路也相對通暢,需求也相對比較多,所以9點(diǎn)到下午4點(diǎn)間的匹配程度較好。

      傍晚6點(diǎn)匹配程度出現(xiàn)第三次低谷,主要原因是下班高峰期,所以匹配程度較低??傮w來說匹配程度與出租車數(shù)量有較大的關(guān)聯(lián)。

      3.2基于空間維度的供求匹配程度分析

      對于同一時(shí)間不同地區(qū)的分析,本文選取2個具有代表性的時(shí)間段分別為:6:00-8:00,10:00-13:00,因?yàn)?:00- 8:00是上班的高峰期,出租車數(shù)量,乘客需求都有較大的波動,而10:00-13:00是錯開高峰時(shí)段的非高峰時(shí)間段。

      上班高峰時(shí)間段:

      選取一天中6:00-8:00上班高峰時(shí)段,8個地區(qū)的對應(yīng)的8個指標(biāo)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB進(jìn)行處理程序見附件,匹配程度的曲線圖如下,并對其進(jìn)行分析。

      對各城區(qū)匹配度的大小進(jìn)行比較圖2可以看出,下城區(qū),蕭山區(qū)和江干區(qū)的匹配程度較好,西湖、上城區(qū)匹配程度一般,拱墅區(qū)、濱江區(qū)和余杭區(qū)匹配程度較差。

      非高峰時(shí)間段:

      選取10:00-13:00時(shí)間段8個地區(qū)的數(shù)據(jù)。得到的顧客滿意度,司機(jī)滿意度,供求匹配程度變化。

      從出租車的數(shù)量數(shù)據(jù)上看,江干區(qū)、蕭山區(qū)和下城區(qū)的出租車數(shù)量較多,需求較少,而其他的地方出租車數(shù)量較少,需求量較大,從平均等待時(shí)間來看,拱墅區(qū)平均等待時(shí)間最長,江干區(qū)平均等待時(shí)間最短。由此可以說明,需求量高的地點(diǎn),出租車供應(yīng)量少;而需求量高的地點(diǎn),出租車供應(yīng)量多。杭州整體的出租車資源從時(shí)間和空間上看,分配不均勻,存在一定的不合理性,需要進(jìn)行合理配置。

      四、結(jié)束語

      本文利用網(wǎng)絡(luò)獲得杭州市出租車一天的數(shù)據(jù),采用層次分析法,分別對不同時(shí)間和空間的出租車匹配程度進(jìn)行評估,建立了針對不同時(shí)空的供求匹配模型。通過供求匹配分析,發(fā)現(xiàn)其結(jié)果較為準(zhǔn)確的顯示了一天中早晚兩個高峰供求匹配程度較低的情況。

      這項(xiàng)研究對于政府出臺出租車相關(guān)政策具有一方面的指導(dǎo)意見,對于打車公司制定補(bǔ)貼方案具有參考意義。

      層次分析法的判斷矩陣具有很大的主觀性。選用判 別分析利用歐氏距離對經(jīng)緯度進(jìn)行分區(qū),得到的結(jié)果較為理想。但是只選了一天的數(shù) 據(jù)進(jìn)行分析,不能全面考慮周末和天氣的影響。

      參 考 文 獻(xiàn)

      [1] 吳密霞,劉春玲,多元統(tǒng)計(jì)分析[M],北京:科學(xué)出版社,2014年.

      [2]黃琪. 城市出租車擁有量的確定[D].浙江大學(xué),2005

      [3]常超凡,陳團(tuán)生,劉明君,高峰. 城市出租車擁有量對分擔(dān)率影響分析[J]. 交通科技與經(jīng)濟(jì),2007,03:75-76+88.

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