互联网+时代的出租车资源配置模型

《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一互联网+时代的出租车资源配置模型一、引言随着互联网技术的飞速发展，“互联网+”时代已经深入到我们生活的方方面面。

在交通出行领域，以“互联网+”为基础的出租车服务模式正在逐步改变传统的出租车资源配置方式。

本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置模型，分析其特点、优势及存在的问题，并提出相应的优化策略。

二、传统出租车资源配置现状及问题传统出租车资源配置主要依赖于司机巡游、乘客路边拦车或电话叫车等方式。

这种模式存在以下问题：1. 资源分配不均：高峰期部分地区出租车供不应求，而其他地区则出现空驶现象。

2. 信息不对称：乘客与司机之间缺乏有效的信息沟通渠道，导致乘客等待时间长、司机空驶率高。

3. 运营效率低：传统模式缺乏对出租车资源的实时监控和调度，导致运营效率低下。

三、互联网+出租车资源配置模型“互联网+”时代的出租车资源配置模型，通过将互联网技术与出租车服务相结合，实现了资源的优化配置。

主要特点如下：1. 信息共享：通过手机APP等平台，实现乘客与司机之间的信息共享，提高资源利用效率。

2. 实时调度：通过大数据分析和云计算技术，对出租车资源进行实时监控和调度，减少空驶时间。

3. 智能匹配：根据乘客需求和司机位置，实现智能匹配，提高乘客的叫车效率和司机的接单率。

四、模型优势及实践应用“互联网+”出租车资源配置模型具有以下优势：1. 提高运营效率：通过实时调度和智能匹配，提高出租车资源的利用效率。

2. 提升服务质量：乘客可以通过手机APP实时了解车辆信息、评价服务质量等，提升乘客的出行体验。

3. 减少资源浪费：通过信息共享和智能调度，减少出租车资源的空驶时间和空驶距离，降低资源浪费。

在实践中，许多城市已经成功应用了“互联网+”出租车资源配置模型。

例如，通过手机APP叫车已经成为城市居民出行的主要方式之一；通过大数据分析，可以实时监测出租车的运营状况和需求情况，为司机提供更加精准的调度信息；同时，通过智能匹配系统，实现了乘客与司机的快速匹配，提高了出行效率。

《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一互联网+时代的出租车资源配置模型一、引言随着互联网技术的迅猛发展，“互联网+”已经渗透到我们生活的方方面面，其中以“互联网+出行”最具代表性。

出租车作为城市交通的重要组成部分，其资源配置的效率与便捷性直接关系到城市居民的出行体验。

因此，构建一个高效、智能的出租车资源配置模型，对于提升城市交通服务质量、优化资源配置具有重要意义。

本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置的现状与挑战，并提出相应的模型构建与优化策略。

二、出租车资源配置现状及挑战在“互联网+”时代，传统出租车行业正经历着深刻的变革。

通过手机APP等互联网平台，乘客可以更加便捷地叫车、支付和评价，而司机也可以通过平台实时接收订单信息，大大提高了出租车行业的运行效率。

然而，这种变革也带来了新的挑战。

例如，如何合理分配出租车资源，确保供需平衡；如何通过数据分析优化资源配置，提高运行效率；如何保障乘客和司机的安全与权益等。

三、出租车资源配置模型构建针对上述挑战，本文提出了一种基于大数据分析和人工智能技术的出租车资源配置模型。

该模型主要包括以下几个方面：1. 数据收集与处理：通过互联网平台收集包括出租车数量、位置、乘客需求、交通状况等数据，并利用数据清洗和预处理技术，确保数据的准确性和可靠性。

2. 供需预测：利用机器学习算法对历史数据进行训练和预测，分析未来一段时间内的乘客需求和出租车资源状况，为资源配置提供决策支持。

3. 智能调度：基于供需预测结果，通过人工智能算法实现智能调度。

在保障供需平衡的基础上，尽量减少空驶时间和里程，提高出租车运行效率。

4. 评价与反馈：建立乘客和司机的评价系统，收集意见和建议，及时调整和优化资源配置策略。

同时，将评价结果反馈给司机和乘客，提高服务质量。

四、模型优化策略为了进一步提高出租车资源配置的效率和便捷性，本文提出以下优化策略：1. 多元化服务模式：除了传统的叫车服务外，可以开发更多元化的服务模式，如拼车、预约出租等，以满足不同乘客的需求。

《“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”模式的转型。

本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置的模型，分析其优势与挑战，并提出相应的优化策略。

二、传统出租车资源配置的局限性传统出租车行业主要依靠电话预约、路边扬招等方式进行资源配置，这种方式存在诸多局限性。

首先，信息不对称导致供需失衡，乘客难以快速找到空车，而空车也难以找到乘客。

其次，调度效率低下，缺乏有效的资源配置手段。

最后，服务质量参差不齐，乘客体验难以得到保障。

三、“互联网+”时代出租车资源配置模型在“互联网+”的推动下，出租车行业迎来了新的发展机遇。

通过互联网平台，实现了出租车资源的智能化配置。

具体模型如下：1. 数据驱动的供需匹配模型通过大数据技术，实时收集并分析出租车的位置、载客状态、乘客需求等信息，通过智能算法进行供需匹配，实现快速调度。

2. 多元化服务模式互联网平台为出租车提供了多种服务模式，如预约服务、拼车服务、专车服务等，满足不同乘客的需求。

3. 评价系统与激励机制通过乘客对司机的评价，不断优化服务质量。

同时，通过激励机制，如积分制度、优惠活动等，提高司机的工作积极性。

4. 智能调度系统利用GPS、GIS等技术，实现出租车的实时监控与调度，提高运营效率。

四、模型的优势与挑战（一）优势1. 提高调度效率：通过智能算法实现快速匹配，减少乘客等待时间。

2. 提升服务质量：通过评价系统与激励机制，提高司机服务质量。

3. 优化资源配置：通过大数据分析，实现资源的合理配置。

（二）挑战1. 数据安全与隐私保护：需要保障乘客与司机的个人信息的安全。

2. 政策法规的适应与调整：需要与政府政策法规保持一致，及时调整运营策略。

3. 技术更新与维护：需要不断更新技术，保障系统的稳定运行。

基于“互联网+”时代下出租车资源配置模型的探讨目前，随着技术的发展，打车软件平台运用互联网+的思想攻克打车难问题中信息不畅通的问题，但平台的运营和资源配置问题成为新的瓶颈。

经分析，现有的各公司的出租车补贴方案不仅未有效缓解打车难问题，而且不利于公司获得经济效益，使公司资金难以良性运转。

基于这样的问题，文章通过模型建立对打车平台的补贴模式进行分析和讨论，并提出相关建议。

标签：打车软件；补贴模式；增强用户粘性1 研究背景在日常的打车体验中我们常常会发现在打车高峰期难以叫到空车，而在一些偏僻地区，出租车少难叫到车的问题更为普遍。

据有关机构发布的2013年第3季度打车APP市场监测报告的数据，快的打车为41.8%，嘀嘀打车为39.2%，两家公司市场份额超过80%。

到目前为止，这些APP已经有了许多客源，所以这些APP面临的问题已经改变，从“抢市场”这一层面变到“流量变现”这一层面。

所以，补贴终会止步，而没有补贴的打车软件，用户数量肯定会下降，如何增强用户粘性并攫取客户剩余价值是打车软件现在面临的最大问题。

2 打车软件模式分析软件公司对不确定因素的分析与控制在很大程度上决定了软件的竞争力，合理地预测和控制不确定因素，并将其影响力降到最低，是各平台获得最大使用量和最大利润的关键。

现实生活中的不确定现象主要由众多随机因素导致，并服从一定的概率分布。

而打车软件使用中的不确定因素主要有：叫车加价幅度、补贴发放幅度、乘客平均等待时间、出租车司机抢单数量和乘客的下单数量。

其中叫车加价幅度、补贴发放幅度和乘客平均等待时间符合连续型随机变量的特性，满足随机正态概率分布；而乘客定位功能精度、出租车司机可抢订单数量和乘客的下单数量则影响了司机和乘客的直接用户体验。

3 打车软件的优势打车软件有效降低了司机的空驶率，并且增加了小费收入的几率，另外抢单的补贴也是一部分收入。

对于乘客而言，软件提供了便捷，节约了时间。

通过打车APP这款软件，可以提高司机和客户之间的匹配关系，以便于将来降低出租车的空载率。

《“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。

精心整理“互联网+”时代的出租车资源配置模型摘要本文针对城市出租车资源配置问题，采用定性与定量相结合的研究方法，建立衡量出租车供求匹配程度的指标，分析打车软件各种补贴方案对所建指标的影响，在充分考虑各方利益的前提下，得到打车软件的最优补贴方案，对城市出租车行业资源优化配置、持续良性发展具有一定的参考意义。

软件公司三方的满意度，利用熵值法确定这三方各自满意度的权重，将三方满意度加权之和作为综合满意度，进而以综合满意度为目标函数，以打车软件对出租车司机每单补贴金额为控制变量，以补贴金额设置的范围为约束条件建立优化模型。

遍历所有可能的方案得到最优补贴方案为对出租车司机每单补贴9元,综合满意度为0.5710。

关键词：聚类分析；回归分析；灰色预测；阻滞增长模型；熵值法；最优化一、问题重述随着经济的发展，近年来，人们对出行的要求不断提高，城市出租车以其方便、快捷、舒适和私密性的特点成为越来越多人的出行选择。

但是，国内各大城市交通问题日趋严重，“打车难”也是人们关注的一个社会热点问题。

数据显示，包括上海、杭州等众多大城市，出租车非高峰期的空驶率始终在30%上下徘徊，而高峰期却打不到车。

这与众多市民反映的打车难背后所隐藏的强烈需求看似形成了一个矛盾。

究其原因，最主要的莫过于司机与乘客需求信息不对称，缺乏及时沟通交流的平台。

通过查阅文献可以确定居民出行选择出租车作为出行方式的比例从而，计算得出城市的出租车运输量的需求量。

然后根据供需平衡法预测出城市出租车需求量。

将城市实际出租车数量与城市出租车需求数量作比，得到衡量出租车资源的供求匹配程度的指标即供求匹配率。

对未来城市的出租需求量进行灰色关联预测，得到未来城市的出租需求量，通过计算不同城市的出租车需求量，进行不同时空的出租车资源供求匹配的分析。

对于各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助问题，由于难以得到各公司不同时间的补贴方案对居民打车难度的实际影响效果数据，我们从公司对每单的补贴金额入手，分析每单补贴金额范围为0～15元，认为补贴金额再高对公司利益有较大损失。

《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一互联网+时代的出租车资源配置模型一、引言随着互联网技术的飞速发展，“互联网+”时代已经深入到我们生活的方方面面。

特别是在交通出行领域，互联网与出租车的结合，不仅改变了传统的出租车运营模式，也极大地提升了出租车资源配置的效率。

本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置模型的设计与实施，以优化出租车服务，提高资源利用效率。

二、传统出租车资源配置的局限性在传统模式下，出租车资源的配置主要依赖于司机巡游和乘客叫车两种方式。

这种方式存在资源浪费、效率低下等问题。

一方面，空驶率较高，导致资源浪费；另一方面，乘客在叫车时可能面临等待时间过长的问题。

因此，传统模式下的出租车资源配置亟需改进。

三、互联网+出租车资源配置模型的设计（一）模型概述在“互联网+”时代，通过引入先进的互联网技术和大数据分析，可以实现对出租车资源的有效配置。

该模型主要包括三个部分：数据收集、数据分析与调度优化、服务反馈与改进。

（二）数据收集首先，通过安装车载GPS设备、智能终端等设备，实时收集出租车的位置、状态、乘客需求等信息。

此外，还可以通过社交媒体、手机APP等途径收集乘客的出行习惯和需求偏好等数据。

（三）数据分析与调度优化利用大数据分析技术，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出租车供需情况。

根据分析结果，通过智能调度系统对出租车进行合理调度，降低空驶率，提高出租车的使用效率。

（四）服务反馈与改进通过乘客评价、司机反馈等途径，收集用户对服务的评价和建议。

根据反馈信息，对模型进行持续改进和优化，提高服务质量。

四、实施效果与案例分析（一）实施效果通过实施互联网+出租车资源配置模型，可以有效降低空驶率，提高出租车的使用效率。

同时，乘客可以通过手机APP实时查看附近的可用出租车数量和位置，方便快捷地叫车。

此外，通过大数据分析，还可以为乘客提供个性化的出行建议和推荐。

（二）案例分析以某城市为例，实施互联网+出租车资源配置模型后，空驶率降低了XX%，同时乘客的平均等待时间也缩短了XX%。

《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一互联网+时代的出租车资源配置模型一、引言随着互联网技术的飞速发展，“互联网+”时代已经深入到我们生活的方方面面。

在交通出行领域，以“互联网+”为基础的出租车服务模式正在逐步改变传统的出租车资源配置方式。

本文旨在探讨“互联网+”时代下出租车资源配置模型的设计、运行及优势，并对其未来发展趋势进行分析。

二、传统出租车资源配置的问题在传统模式下，出租车资源配置主要依靠人工调度和司机的自主运营。

这种方式存在以下问题：1. 供需不平衡：在高峰时段，供不应求；而在非高峰时段，又可能出现空驶率较高的情况。

2. 调度效率低：由于缺乏有效的信息传递和数据分析手段，无法准确判断乘客需求和车辆位置。

3. 乘客体验差：叫车困难、等待时间长、费用不透明等问题较为突出。

三、互联网+出租车资源配置模型的设计针对上述问题，本文提出一种基于互联网的出租车资源配置模型。

该模型主要包含以下几个部分：1. 智能调度系统：通过大数据分析和云计算技术，实时收集并处理交通、天气、乘客需求等数据，为司机提供最优的接单建议。

2. 实时信息发布：乘客可以通过手机APP实时查看附近车辆信息、价格、司机信息等，方便选择合适的车辆。

3. 动态定价机制：根据供需关系和行驶距离等因素，动态调整价格，以平衡供需关系和提高司机收入。

4. 评价系统：乘客可以对司机进行评价，以提高服务质量。

四、模型的运行与优势该模型运行后，可以显著改善出租车行业的运营效率和服务质量。

具体优势如下：1. 提高调度效率：通过智能调度系统，可以实时匹配乘客需求和车辆位置，减少空驶率，提高车辆利用率。

2. 平衡供需关系：通过动态定价机制，可以平衡高峰时段和平峰时段的供需关系，减少乘客等待时间。

3. 提高服务质量：乘客可以通过APP实时查看车辆信息和司机信息，选择满意的车辆和服务。

同时，评价系统可以督促司机提高服务质量。

4. 提升乘客体验：乘客可以通过手机APP轻松叫车、支付和评价服务，提高了出行的便捷性和舒适性。

互联网时代的出租车资源配置数学建模优秀论文SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#西安邮电大学(理学院)数学建模报告题目：“互联网+”时代的出租车资源配置问题班级：信息工程1403学号：03144086姓名：刘雷成绩：2016年6月30日关于“互联网+”时代的出租车资源配置模型摘要本文以互联网+打车软件服务平台为背景，根据“打车难”现象，分别建立了出租车需求模型，Borda综合评价模型，排队论模型和多元回归模型，分别求出了出租车需求函数，乘客等待概率函数和多元回归函数。

针对问题一：本文通过网络，收集了淮南市某周出租车运营相关数据(见表1)，选取了空载率、满载率、乘客满意度、实际出租车需求量等4个指标，通过出租车需求函数计算出实际出租车需求量2330辆，运用Borda计算法得出该地区出租车资源的”供求匹配“程度为0.61，匹配程度偏差。

针对问题二：就出租车运行效率μ和乘客乘车率λ建立M/M/n//排队模型。

得到乘客等待概率函数：1()n p ncp nn! 01 1()n p ncc!c nc 对函数进行数学分析和数据代入检验得出P n与μ呈负相关，即随着μ的增大P n减小。

（P n代表乘客等待概率）结合滴滴打车公司补贴方案、社会实际现象和相关评论，综合得出一定的补贴对出租车运行效率μ有促进效果，即对缓解打车难有帮助。

针对问题三：建立了司机平均补贴金额y，有效行驶里程x1和全天载客次数x2的多元回归模型，采用MATLAB软件，拟合得到y5.93050.0347x10.4799x2，拟合决定系数R2=0.9381。

有效行驶里程每增加100公里，每天补贴金额多3.47元。

全天载客次数增加10次，补贴金额多4.79元，高于之前打车软件。

本文主要特点在于所建模型易于操作，在对原始数据进行简单预处理后，就可应用于模型求解。

另外模型简单，所用算法清晰，易于程序运行。

关键字：打车难；MATLAB；Borda数；排队论方法；多元回归模型※1问题重述1.1背景知识1. 出租车是当今市民出行重要交通工具之一，出租车与乘客供求失衡，专车顺风车的出现，道路拥挤，油价上涨使得“打车难”成为社会热点难点问题。

“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析随着互联网技术的迅猛发展，出租车行业也在面临着前所未有的挑战和机遇。

传统的出租车模式逐渐被“互联网+”时代所取代，出租车资源的配置也面临着新的问题和变化。

本文将对“互联网+”时代的出租车资源配置问题进行分析和评析，从而深入探讨如何优化出租车资源的配置，提高出租车行业的效率和服务质量。

一、传统出租车资源配置存在的问题在传统的出租车模式下，出租车的资源配置主要通过市场供求关系来实现。

出租车司机在路边等待客人，而乘客则通过呼叫出租车服务或拦车上下车。

这种模式存在着以下几个问题： 1.资源浪费。

由于乘客呼叫出租车或拦车上下车的方式相对分散，难以实现出租车的高效率利用。

有些地区的出租车供过于求，而有些地区则供不应求，导致资源的浪费和不平衡。

2.服务不规范。

传统出租车模式中，出租车司机的服务质量难以保证。

有些司机存在拒载、绕路、议价等不规范行为，给乘客带来不便和不满。

3.交通拥堵。

由于出租车司机在路边等待客人的方式，经常会出现出租车挤压和拥堵的情况，给城市交通系统带来不小的压力和影响。

二、“互联网+”时代的出租车资源配置模式随着移动互联网技术的发展，出租车行业逐渐迎来了“互联网+”时代。

在这个时代下，出租车资源的配置主要通过互联网平台实现。

乘客可以通过手机APP或网站进行预约叫车，而出租车司机则通过互联网平台接收乘客订单。

这种模式相较于传统模式，具有以下几个优势：1.资源高效利用。

通过互联网平台实现出租车资源的有效调度和配置，避免了出租车司机的闲置和资源浪费。

互联网平台可以根据不同地区的出租车需求动态调整出租车的数量和分布，提高资源的利用率。

2.服务优质规范。

互联网平台可以对出租车司机进行管理和监督，建立信用评价系统和投诉反馈机制，从而提高服务质量和规范司机行为。

3.交通优化。

通过互联网平台的调度，可以实现出租车的智能导航和线路规划，减少拥堵和交通压力，优化城市交通系统。

《“互联网+”时代的出租车资源配置模型》篇一互联网+时代的出租车资源配置模型一、引言随着互联网技术的飞速发展，“互联网+”时代已经深入到我们生活的方方面面。

在这个时代背景下，出租车行业也迎来了巨大的变革。

传统的出租车运营模式已经无法满足现代社会的需求，而“互联网+”技术的引入为出租车资源配置提供了新的可能性。

本文旨在探讨“互联网+”时代的出租车资源配置模型，以期为出租车行业的优化和发展提供理论支持和实践指导。

二、传统出租车资源配置的局限性传统出租车资源配置主要依赖于电话预约、路边扬招等方式。

这种模式存在诸多局限性，如信息不对称、资源浪费、效率低下等。

由于缺乏有效的信息共享平台，乘客往往难以快速找到合适的出租车，而出租车司机也难以在合适的时间和地点接到乘客。

这导致出租车资源的浪费和运营效率的降低。

三、互联网+出租车资源配置模型为了解决传统出租车资源配置的局限性，引入“互联网+”技术，构建新型的出租车资源配置模型显得尤为重要。

该模型主要包括以下几个方面：1. 信息化平台建设建立以互联网技术为基础的信息共享平台，实现乘客和司机之间的信息对称。

乘客可以通过手机APP、网站等途径实时查看附近可用出租车的信息，包括车型、颜色、距离等。

同时，司机也可以通过该平台接收订单信息，提高接单效率。

2. 动态调度系统通过大数据、云计算等技术，实现出租车的动态调度。

根据实时路况、乘客需求等信息，为乘客推荐最近的可用出租车，并为司机提供最优的接单路线。

这样可以有效减少乘客等待时间，提高司机的接单率。

3. 多元化服务模式“互联网+”时代为出租车行业提供了多元化的服务模式。

除了传统的巡游出租车外，还可以发展网约车、拼车、共享汽车等新型服务模式。

这些模式可以满足不同乘客的需求，提高出租车资源的利用率。

四、实施策略与建议为了确保“互联网+”出租车资源配置模型的顺利实施，我们提出以下建议：1. 政府支持与监管政府应制定相关政策，鼓励和支持互联网技术在出租车行业的应用。

“互联网+”时代的出租车资源配置模型“互联网+”时代的出租车资源配置模型随着互联网技术的快速发展和智能手机的普及应用，传统出租车行业在过去几年中发生了巨大的变化。

在“互联网+”时代，出租车资源的合理配置变得尤为重要，以满足人们对于出行的需求，提高出行效率，降低交通拥堵，并推动城市交通的可持续发展。

本文将围绕“互联网+”时代的出租车资源配置模型展开论述，探讨其特点、优势和挑战，以及未来发展的可能性。

一、“互联网+”时代的出租车资源配置模型的特点1. 个性化服务：通过互联网技术，出租车企业可以根据用户的需求进行智能化调度和资源配置，提供更加个性化的出行服务。

用户可以通过手机App随时预约出租车，选择车型、司机等等，从而享受到更加便捷、舒适的出行体验。

2. 实时监控和调度：出租车企业可以通过GPS定位和云计算技术实时监控和调度车辆，避免空车行驶、重复竞争等问题，提高车辆利用率和效率。

同时，司机也可以通过移动终端实时接收调度信息，减少等待时间和空驶里程。

3. 数据驱动决策：通过对大数据的采集、处理和分析，出租车企业可以更好地了解用户需求，优化车辆调度和路线选择，实现合理的资源分配。

同时，政府和交通管理部门也可以通过大数据分析，优化交通规划，减少拥堵和交通事故发生的可能性。

二、“互联网+”时代的出租车资源配置模型的优势1. 提高效率：通过个性化服务和实时调度，出租车企业可以提高车辆利用率和运输效率，降低用户等待时间，提高出行效率。

同时，车辆的优化调度也可以减少空驶里程，降低油耗和排放，实现节能环保。

2. 优化用户体验：个性化服务的提供，可以满足用户对于出行的各种需求，提供更加舒适、安全的出行体验。

同时，用户可以通过手机App实时了解车辆位置和预计到达时间，提前做好出行准备，避免等待。

3. 促进共享经济：通过“互联网+”时代的出租车资源配置模型，可以实现出租车的共享和利用率的提升。

例如，通过拼车功能，多个用户可以共享一辆出租车，减少了车辆数量和交通拥堵，推动城市交通的可持续发展。

“互联网”时代的出租车资源配置模型一、本文概述1、互联网时代的出租车行业背景随着科技的快速发展和互联网的普及，我们已经进入了“互联网+”时代。

这一变革不仅改变了人们的日常生活方式，也对各行各业产生了深远影响。

其中，出租车行业作为城市公共交通的重要组成部分，也在这一大背景下经历了前所未有的变革。

传统的出租车行业面临着诸多问题，如车辆调度不灵活、信息不对称、服务效率低下等。

这些问题在一定程度上限制了出租车行业的发展，也影响了乘客的出行体验。

然而，随着互联网技术的引入，出租车行业开始逐渐打破这些限制，实现了资源配置的优化和服务质量的提升。

“互联网+”时代的出租车行业，借助大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现了车辆调度的智能化、信息获取的便捷化和服务流程的标准化。

乘客可以通过手机APP随时随地预约出租车，司机也可以通过这些平台快速找到乘客，大大提高了出行效率。

同时，互联网平台还提供了丰富的车辆信息和司机评价，使乘客能够更好地选择适合自己的出行方式。

然而，“互联网+”时代的出租车行业也面临着新的挑战。

如何在保障乘客安全的前提下，实现行业的可持续发展？如何在激烈的市场竞争中，保持服务质量和用户体验的持续提升？这些问题都需要我们深入思考和探索。

因此，建立一个科学的出租车资源配置模型，对于优化出租车行业的资源配置、提高服务效率和质量、促进行业的可持续发展具有重要意义。

这也是本文研究的核心问题。

在接下来的部分，我们将详细探讨如何构建这样一个模型，并分析其在实践中的应用前景。

2、出租车资源配置的重要性在“互联网+”时代背景下，出租车资源配置的重要性愈发凸显。

出租车作为城市公共交通的重要组成部分，其资源配置的合理性直接关系到城市交通的顺畅与市民出行的便捷。

随着城市化进程的加快和人口规模的不断扩大，城市出行需求日益增长，出租车资源的配置问题愈发重要。

合理的出租车资源配置能够有效缓解城市交通压力。

通过科学规划和布局，使出租车资源在时间和空间上更加均衡地分布，可以减少出租车空驶率，提高车辆使用效率，从而减轻城市交通拥堵现象。

“互联网+”时代的出租车资源配置摘要关键词：主成分分析法、供求平衡阀法、对比比值法一、问题的重述二、问题分析三、模型的假设与符号说明1、模型假设2、符号说明四、模型建立与求解2.2.1指标体系的建立根据问题一的分析，我们近似的建立关于出租车运力规模的合理指标。

目前,大多采用功效系数法来评价出租车运力规模的合理程度。

但是我们要做的是建立合理的指标，而不是对出租车运力规模进行评价。

所以采用主成分分析法来建立关于出租车资源的合理指标。

（主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

）经过查阅相关资料，建立如下指标体系：1）万人拥有量:该项指标反映了城市出租车的客观需求。

依据国内外各大城市的经验,城市出租车万人拥有量应介于20-30辆之间,此时能表现出较好的市场接受度。

2）里程利用率:指出租车正常运营过程中一定时间内载客行驶里程占总行驶 里程的百分比,其计算公式为:=100%⨯营运载客里程里程利用率总行驶里程3）出租车空载率:是反映出租车营运状况的一个重要指标,其计算公式为:=100%⨯出租车空车数量出租车空载率行驶中的出租车总量4）乘客平均等车时间:指乘客在选择出租车出行的时候等候出租车辆的平均时间,单位为min,其计算公式为:=∑等车时间乘客平均等车时间总候车次数5）居民出行量：指居民在单位时间内出行人数主成分分析法也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。

2、主成分分析法的算法步骤 2.1 原始指标数据的标准化设有n 个样本,p 项指标,可得数据矩阵(),1,2,...,ij X X nxp i n ==表示n 个样本,j =1,2,...,p 表示p 个指标,ij x 表示第i 个样本的第j 项指标值. 用Z score -法对数据进行标准化变换:()/j ij ij j Z x x S =- 式中,1()/nj iji x x n==(∑221()1/(1)nj j ij i S x x n ==--∑1,2,...,i n=1,2,...,j p=2.2 求指标数据的相关矩阵()jk pXp R r = 1,2,...,j p = 1,2,...,k p = jk r 为指标j 与指标k 的相关系数.211[()/][()/]1nk j jk ij j ik k i r x x S X X S n ==---∑ 即 111n jk i r n ==-∑ ij jk Z Z 有1ij r =， jk kj r r = 1,2,...,i n = 1,2,...,j p = 1,2,...,k p =2.3 求相关矩阵R 的特征根特征向量,确定主成分由特征方程式Ip |λ-P |=0,可求得的p 个特征根(1,2,...,)g g p λ=,1λ将其按大小顺序排列为12p λ≥λ≥...λ≥0,它是主成分的方差,它的大小描述了各个主成分在描述对象上所起作用的大小。