互聯(lián)網(wǎng)+背景下南通出租車規(guī)模研究

王雨 度巍 倪潔 唐莎

摘 要：在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，利用出租車分擔率和出租車需求總量預測值建立優(yōu)化模型，確定南通城區(qū)傳統(tǒng)巡游出租車和網(wǎng)約車合理規(guī)模。

引言

出租車作為居民出行可選擇的交通方式，具有方便、快捷和靈活等特點。出租車合理規(guī)模的研究在國外發(fā)展較為成熟，Ahmadi[1]采用一種新的方法來捕捉城市出租車的社會行為和地理特征，并構(gòu)建一個層次化的出租車數(shù)量模型，在居民出行需求和出租車規(guī)模之間建立平衡。 Stankovic，J.A.[2]從出租乘客角度出發(fā)，為確定出租車總需求量，使用流動出租車作為實時移動傳感器，通過空置出租車的相互作用來推斷居民的乘車需求，并設定新參數(shù)對居民出行需求量進行評估，以此建立出租車合理規(guī)模優(yōu)化模型。在我國出租車發(fā)展迅速，王亞龍[3]認為應提高城市居民出行效用，建立了新舊業(yè)態(tài)下出租車規(guī)模限制模型，確定新舊業(yè)態(tài)出租車的合理規(guī)模。邊揚[4]認為合理的出租車出行分擔率的確定對出租車合理規(guī)模具有重要作用，并利用Logit模型對出租車分擔率計算和預測提出了新的方法。呂明[5]考慮出租車乘客等待時間，提出了基于出租車軌跡的乘客等待時間算法，并基于乘客等待時間得出出租車合理規(guī)模的模型。

1 問題

在“互聯(lián)網(wǎng)+”的大背景下，南通地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迅速，城市信息化水平提高，出現(xiàn)了與傳統(tǒng)巡游出租車打車方式有所差異的網(wǎng)約車。網(wǎng)約車的出現(xiàn)一方面緩解了“打車難”等問題，而另一方面考慮到城市道路資源和出租車市場規(guī)模具有一定限度，若不對兩類出租車規(guī)模加以控制，將會造成道路資源浪費和市場失靈等問題。

2 數(shù)學模型

2.1參數(shù)解釋

Vi和Vt代表其他競爭交通出行方式效用和出租車出行效用中易于觀測的固定效用，Tw為出行方式的平均等待時間，l為單次出行的平均距離，v為車輛行駛的平均速度，G為單次出行的平均成本費用，k為安全性指標，σ為出行舒適度指標，φ1，φ2，…，φ5為上述指標的權重，DIE總為出行傷亡總?cè)藬?shù)。利用十億公里旅客傷亡人數(shù)來表示安全性指標，得到公交車安全性指標值為0.2人，出租車選用私家車數(shù)據(jù)為1.02人，l為旅客單次出行路線長度，Sp為車內(nèi)荷載人數(shù)，z為乘客上車時車內(nèi)人數(shù)。Qt為出租車出行量，c為出租車平均油耗，N出租車數(shù)量，b出租車車輛的保險以及維修管理費用，d為網(wǎng)約車運營平臺對出租車司機及乘客的出行優(yōu)惠補貼。

2.2出租車合理規(guī)模限制

考慮到企業(yè)平臺收益及居民出行效用應盡可能高，本文利用目標規(guī)劃求解兩類出租車合理規(guī)模，其中目標函數(shù)為企業(yè)及平臺收益和居民出行效用之和?；贚ogit模型，本文分別構(gòu)建了兩類出租車居民出行效用函數(shù)，其中考慮到出租車的運營會與南通城區(qū)其他交通方式產(chǎn)生競爭客流的關系，本文利用兩類出租車居民出行效用之差的和來構(gòu)建效用函數(shù)。

3優(yōu)化案例

利用《南通統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)和《江蘇省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)得到：

整理在南通城區(qū)發(fā)放的調(diào)查問卷，發(fā)現(xiàn)各個指標權重相差不大，都趨向于1。因此假設各個指標權重為1得到：

4結(jié)語

本文基于Logit模型計算南通交通出行分擔率，構(gòu)建居民出行效用函數(shù)，建立目標規(guī)劃并利用南通統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)得到2019年和2020年南通出租車合理規(guī)模。本文考慮居民出行效用和出租車企業(yè)的收益的均衡，使得城市中不同區(qū)域的居民能享受到趨于公平公正的共享出租車服務同時企業(yè)收益也得到保證。

參考文獻：

[1]Lei Zhang，Ahmadi， M.，Jianping Pan，Le Chang. Metropolitan-scale taxicab mobility modeling[P]. ，2012.

[2]Desheng Zhang，Tian He，Shan Lin，Munir， S.，Stankovic， J.A.. Dmodel： Online Taxicab Demand Model from Big Sensor Data in a Roving Sensor Network[P]. Big Data （BigData Congress）， 2014 IEEE International Congress on，2014.

[3]王亞龍. 基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的大城市出租車合理規(guī)模研究[D].重慶交通大學，2017.

[4]邊揚，王煒，陸建， 等.城市出租車出行方式分擔率預測方法研究[C].//第六屆交通運輸領域國際學術會議論文集.東南大學，2006：287-293.

[5]呂明，曹祎，羅霞.信息條件下城市出租車乘客等待時間測算模型[J].重慶交通大學學報（自然科學版），2016，（06）：101-104+126.