中型城市出租车交通规划综合模型(终审稿)

城市交通管理中的出租车规划摘要：一个好的出租车规划方案首先应该结合该城市的经济发展和自身的特点，在对资源消耗和环境污染最低的条件下，配合城市的发展目标，最大限度的满足居民的出行需求；同时不让出租车空载率过高，控制好出租车的数量，不给交通带来过多负担。

另外要尽可能协调好司机和居民之间的利益关系，既要让出租车司机劳动强度适当，得到满意的净收入，又要使价格能够为居民所接受，愿意去做出租车，有效的提高空载率，活跃出租车市场。

本文问题一首先要建立一个预测该城市居民出行强度p A 和出行总量n A 的数学模型，并以此为基础，进一步建立出居民乘坐出租车人口的预测模型。

在此用灰色系统模型对其他城市进行居民出行总量的预测并通过类比得出题中城市居民出行总量的预测。

再根据附录中的三年居民数量的数据建立该城市的人口预测模型，居民出行总量除以居民数量便得到居民出行强度的预测模型。

最后由交通规划中的相关模型得出该城市乘坐出租车比例的预测模型，用此比例乘以居民出行总量再除以居民出行强度便可得到乘坐出租车人口N 的预测模型。

本文问题二是依据问题一中所建立的乘坐出租车人口的预测模型以及附录中提供的一些相关数据建立出该城市出租车最佳数量T N 的预测模型，由于相关模型维数较高，非线性程度大，还受到多方面的约束，本文采用人工神经网络对模型求解。

本文问题三考虑价格是空载率η的制约因素，在此建立出租车司机收入以及居民的单次乘车消费与出租车价格的（基价F 、超过基价公里的每公里价τ、基价公里数L ）关系模型。

以居民的单次乘车消费尽可能低，司机的净收入超过其期望值的目标优化模型，协调了双方的利益。

本文问题四对附录中给出的数据，判断其合理性，并结合前面所建模型，进一步提出了合理且可行的数据采集方案。

本文问题五根据前面所建立的所有模型和数据采集方法的基础上，结合所研究的成果提出一套规划出租车市场的方案，提供给公用事业管理部门予以参考，希望能改变现在出租车市场的不景气状况。

出租车资源配置数学建模随着城市化进程的不断加速，出租车作为城市交通中一种便捷的交通方式，在城市生活中扮演着极为重要的角色。

而如何合理利用城市出租车资源，提高出租车的运行效率，实现资源共享和更好的城市出行，已经成为城市交通管理者和出租车企业共同面临的问题。

本文将介绍出租车资源配置数学建模。

数学建模是将现实问题转化为数学问题的一种方法，它通过找到数学模型和函数关系，来解释和预测实际问题。

对于出租车资源配置问题来说，数学建模可以从以下方面入手：一、出租车资源分布情况建模（1）建立交通流量模型。

交通流量是指每秒、每分钟或每小时经过某一道路断面的车辆数量，可以通过车辆计数器、电子眼等技术手段来获取，也可以通过历史交通数据进行统计分析得出。

通过建立交通流量模型，可以分析出某一时间段和区域的出租车流量，为制定出租车资源配置方案提供数据支持。

（2）建立出租车空驶率模型。

空驶率是指出租车在行驶或寻找客人的过程中没有载客的比率。

通过建立出租车空驶率模型，可以分析出不同时段和区域的出租车空驶率，找到优化出租车服务质量和经济效益的路径。

二、城市区域划分模型城市区域划分是指将城市划分为不同的区域，以便对出租车资源进行管理和配置。

城市区域划分可以采取“网格划分”法、“层次分析法”、“聚类分析法”等方法来实现。

通过建立城市区域划分模型，可以对城市交通分析与管理提供有力支撑。

三、出租车调度模型出租车调度是指对出租车进行调度安排，以满足不同时间段和区域的出租车服务需求。

出租车调度模型可以采取“最优化调度模型”、“仿真调度模型”等方法来实现。

通过建立出租车调度模型，可以分析出不同时间段和区域的出租车需求量，优化出租车服务质量和经济效益。

四、出租车双向顺路载客模型出租车双向顺路载客是指在出租车行驶的过程中，在满足原有客人需求的同时，将新的客人路线安排在原有路线的顺路位置上，即在出租车行驶的过程中尽可能地提高载客率。

通过建立出租车双向顺路载客模型，可以在优化出租车服务质量的同时，降低出租车的空驶率，提高出租车运行效率。

城市交通规划中的交通模型构建指南城市交通规划是一个复杂而重要的领域，以合理的交通模型为基础进行规划是确保城市交通系统高效运作的关键。

本文将为您提供一份交通模型构建的指南，以帮助您更好地规划城市交通。

第一部分：数据收集与处理1. 收集基础数据：收集关于城市人口、道路网络、公共交通系统、出行行为等的基础数据。

这些数据可以通过城市的统计机构、交通部门、相关研究机构等来源获得。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理和标准化处理。

确保数据的准确性和一致性，并将其保存在适当的数据格式中，以供后续的模型构建使用。

3. 数据建模：根据收集到的数据，构建适当的数据模型。

常用的数据建模方法包括多元线性回归、Logit模型等。

根据实际情况选择合适的模型方法。

第二部分：出行需求估计1. 居民出行需求：根据城市的人口分布、就业情况和日常活动模式，估计不同区域的居民出行需求。

这可以通过分析历史出行调查数据、实地调查、特定群体调查等方法进行。

2. 交通需求预测：基于居民出行需求，使用交通需求预测模型对未来的交通需求进行估计。

这可以基于城市的发展趋势、经济增长率、人口变化等因素进行预测。

第三部分：交通流模拟与分析1. 道路网络建模：根据实际情况，将道路网络划分为合适的区域单元，并建立道路网络拓扑结构。

这涉及到道路等级、速度限制、路段长度等参数的设定。

2. 交通流模拟：使用交通流模拟软件，对城市道路网络中的交通流动进行模拟。

这可以帮助您了解道路网络的瓶颈、拥堵情况以及交通流量的变化规律。

3. 交通流分析：通过交通流分析，评估交通系统的运行状况，寻找瓶颈和改进的空间。

例如，可以使用交通流量、速度、延误等指标进行分析，为优化交通规划提供依据。

第四部分：交通规划优化1. 设计交通方案：根据交通模型和分析结果，提出合理的交通规划方案。

这包括改善交通瓶颈、调整道路网络结构、优化公共交通线路等措施。

2. 交通规划评估：对交通规划方案进行评估，包括交通效益评估、环境影响评估、经济成本评估等。

武汉市出租车规划模型摘要本文主要解决城市出租车最优数量和出租车合理定价两个问题.通过分析城市人口、经济水平、出行特征、出租车经营状况等影响因素及其发展规律，逐步建立出租车出行总量预测模型、出租车最优数量预测模型，并给出出租车拟定的具体方案.该模型简单易行，具有较好的可行性，并对未来几年的预测具有一定的准确性。

关键词出租车出行总量；出租车最优数量；供需分析；最小二乘法一、问题分析本文先确定出租车最佳数量，在此基础上确定出租车的定价问题。

出租车最佳数量的确定过程如图1所示，首先通过搜集调查城市居民出行特征，得到出行强度(或出行总量)的数据，其中居民乘出租车出行的部分构成了“出租车每日分担的出行总量”。

再利用城市居民平均乘坐出租车出行的里程、出租车平均每趟载客人次数计算出“出租车每日有效运营里程”，从而描述了出租车在非空驶状态下运营的里程数。

从而引入空驶率的数据可以得到“出租车每日运营里程”。

由于出租车的主要客流产生于白天，因此出租车最佳数量的确定只需保证满足居民白天的需求，综合考虑每辆出租车平均行驶速度、白天运营的时间、平均运营效率(除去非运营所占用的时间，如交接班、加油).从而得到出租车最佳数量。

二、模型建立1.城市居民出行总量预测建立多元线性回归方程.选定城市市区人口规模、城市市区GDP、城市建成区面积为解释变量，居民出行强度为被解释变量，建立多元线性回归方程为：D=?茁■+?茁■P+?茁■GDP+?茁■S+?着（1）其中，D为出行强度，P为城市市区人口总量，GDP为城市市区GDP，S 为建成区面积，?茁■，?茁■，?茁■，?茁■为待定系数，?着为随机误差项。

人口总数与净出生和净死亡以及前一年的人口数有关，因此采用多元线性回归建立如下较为抽象的市区人口预测数学模型：p■=p■+B■-Z■（2）其中，p■表示第t年的市区人口数，p■表示第t-1年的市区人口人数，B■表示第t-1年的市区净出生的人口数，Z■表示第t-1年的市区净死亡的人口数。

出租车资源配置数学建模出租车资源配置是城市交通管理的重要组成部分，也是市民生活中不可缺少的服务。

如何高效合理地配置出租车资源，对于缓解交通拥堵、提高出租车服务质量和增加司机收入都具有重要意义。

本文将对出租车资源配置问题进行数学建模与分析，以期为实现优质出租车服务、促进城市交通可持续发展提供指导意义。

首先，我们需要确定影响出租车资源配置的因素。

出租车资源配置主要受到市场需求、城市道路交通规划、司机收益和乘客出行习惯等多方面因素的影响。

因此，通过调查和研究，我们可以得出以下指标：1. 日均出租车需求量：该指标反映市场需求的大小，是决定资源配置数量的重要因素。

2. 出租车利用率：衡量出租车资源利用程度的指标，反映出租车行业的效益水平。

3. 路径选择效率：路网状况对出租车运营效能的影响指标，需考虑路况、车流量、限行等因素。

4. 司机工作负荷：司机收入和服务效率的关键指标，需要考虑出车率和等待乘客时间等。

基于以上指标，我们可以建立基础模型。

首先，根据日均出租车需求量，我们可以确定城市出租车资源总量。

因为城市规模和出租车服务商数量不同，我们可以根据当地实际情况进行合理分配，以确保资源利用率最大化。

然后，我们根据出租车需求的高峰时段，确定每个时段的出租车资源需求量，并将之与出租车数量进行比对，再进行调整和分配，以确保出租车利用率最大化。

其次，为了提高路径选择效率，我们需要对城市道路交通规划进行分析和规划。

我们通过模拟乘客上下车点，计算出租车到达目的地的最短路径，并结合路况和车流量等因素，确定出租车行驶路线，以减少通行时间。

同时，为了应对特殊情况和限行政策，我们可以将路线进行多种组合和调整，以避开交通拥堵和限行区域，确保出租车到达目的地的速度和效率，从而提高出租车行业的效益水平。

最后，为了降低司机工作负荷，我们可以通过计算司机出车率、乘客等待时间等指标，确定不同时段的服务区域和出车数量，以确保司机收入与服务效率最优化。

城市综合交通规划模型的建立与优化交通问题一直以来都是城市发展过程中的重点和难点之一。

为了有效解决城市交通问题，提高交通效率，各地都在不断研究探索城市综合交通规划模型的建立与优化。

本文将重点从建立和优化两个方面进行探讨。

一、城市综合交通规划模型的建立1. 确定规划目标：城市综合交通规划模型的建立首先需要明确规划的目标。

这个目标可以是提高交通效率、缓解交通拥堵、改善空气质量等方面。

根据实际情况选择最重要的目标，并制定相应的指标。

2. 数据收集和分析：建立交通规划模型需要大量的数据支持，包括道路网络、交通流量、公共交通线路等。

收集和整理这些数据是一个繁琐但必要的过程。

然后，对数据进行分析，了解城市交通现状和问题所在，为后续模型的建立提供依据。

3. 建立交通模型：在数据分析的基础上，可以利用交通流模型、动态交通模型等方法来建立城市交通模型。

交通模型可以基于数学算法和统计分析，模拟实际交通运行情况，预测未来的交通需求，并进行合理的分配和调度。

4. 模型验证和调整：建立交通模型后，应该对其进行验证，并进行必要的调整。

模型验证可以通过和实际情况对比，以及与其他模型的比对来进行。

调整模型可以根据实际数据进行参数的调整和修正，使得模型更准确地反映实际情况。

二、城市综合交通规划模型的优化1. 交通流优化：交通流是城市交通系统中的重要组成部分，其优化对于提升整体交通效率至关重要。

可以通过交通信号优化、道路规划和设施改善等方式来减少拥堵、提高通行能力、降低交通事故概率。

2. 公共交通优化：公共交通是城市综合交通规划中不可或缺的部分。

可以采取增加线路覆盖面积、提高线路运营效率、优化车辆调度等措施来促进公共交通的发展，减少私家车出行，降低交通拥堵。

3. 环境友好优化：城市综合交通规划不仅要追求交通效率，也要考虑交通对环境的影响。

可以采取推广低碳交通方式、提倡步行和骑行、优化道路绿化等方式来提高交通的环境友好性，减少能源消耗和污染排放。

《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一一、引言在“互联网+”的时代背景下，共享经济与智能科技迅速发展的趋势正逐渐改变着人们的出行方式。

作为城市交通的重要组成部分，出租车行业面临着从传统模式向“互联网+出租车”模式转型的挑战。

本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置模型，分析其现状、问题及优化策略，以实现更高效、便捷的出租车服务。

二、出租车资源配置现状当前，出租车行业在“互联网+”的推动下，已经实现了从传统呼叫中心到移动应用软件的转型。

乘客可以通过手机APP实时叫车、预约车辆、支付费用等，大大提高了出行效率。

然而，在资源配置方面仍存在一些问题。

例如，高峰期供需失衡、车辆空驶率高等，这些问题影响了出租车行业的服务质量和效率。

三、出租车资源配置模型分析（一）模型构建为了优化出租车资源配置，本文提出了一种基于大数据和人工智能的出租车资源配置模型。

该模型通过收集和分析出租车运营数据、交通流量数据、乘客需求数据等信息，实时调整出租车分布和调度策略。

（二）模型运行机制1. 数据收集：通过安装传感器、使用GPS定位等技术手段，实时收集出租车运营数据和交通流量数据。

2. 数据分析：利用大数据分析和机器学习算法，对收集到的数据进行处理和分析，预测未来一段时间内的乘客需求和交通状况。

3. 调度策略制定：根据分析结果，制定合理的出租车调度策略，包括车辆分布、空驶率控制等。

4. 资源分配：将调度策略应用到实际运营中，实现资源的优化配置。

四、模型应用及效果评估（一）应用场景该模型可以应用于城市交通管理部门、出租车公司和乘客等多个方面。

城市交通管理部门可以通过该模型了解城市交通状况和出租车运营情况，为城市规划和交通管理提供决策支持；出租车公司可以通过该模型优化车辆调度和资源配置，提高运营效率和服务质量；乘客可以通过手机APP实时叫车和预约车辆，享受更加便捷的出行服务。

（二）效果评估通过实际应用和数据分析，该模型在以下几个方面取得了显著效果：1. 提高了出租车运营效率：通过实时调整车辆分布和空驶率控制等策略，降低了车辆空驶率，提高了运营效率。