出租车资源配置相关论文
针对互联网时代出租车资源的配置,综合使用C均值聚类分析、隶属度函数、IDT创新扩散理论等方法,分别构建供求匹配度、供需均衡、双......
为了研究“互联网+”时代的城市出租车资源配置及其补贴方案,通过定量分析,建立层次分析模型,得出不同城市以及不同时段出租车资源......
出租车在衔接机场交通和城市交通中发挥着重要作用,大部分乘客下飞机后要去市区或其周边的目的地,出租车是乘客们主要选择的交通工......
文章针对“互联网＋”时代的出租车资源配置,使用综合评价、供求理论、零和博弈等方法,分别构建综合评价、无差异经济供求和“互联网......
针对＂互联网＋＂时代出租车资源配置,综合分析北京市出租车载客数据,分别构建了时空供求匹配度、BP神经网络和虚拟变量回归等模型,运用E......
针对＂互联网＋＂时代出租车资源配置问题,提出了基于多混沌策略改进的粒子群算法的出租车资源优化配置策略。首先对出租车资源配置问题......
运用层次分析法对"打车难"进行因素分析,建立问题解决程度检测模型。分析滴滴打车、政府、Uber提供的3种补贴方案在缓解打车难问题......
目的研究"互联网+"时代打车软件服务平台下的出租车资源配置问题。方法首先使用多元统计方法对相关数据进行处理,其次综合运用数形......
打车软件平台增加了乘客与出租车司机之间的信息透明度,促进了供求匹配,在一定程度上缓解了"打车难"问题。从另一个角度,出租车司......
针对"互联网+"时代出租车行业资源配置的特点,定义"供不应求"指数作为衡量出租车资源供需匹配程度的定量指标.以北京市为例,运用综......
应用因子分析、描述分析、算法遍历等方法,分别构建因子分析模型、算法流程图等,讨论并研究了影响出租车供求匹配程度的主要因素、......
根据北京市出租车的不同时空需求关系以及各类指标因素,应用统筹和多元回归分析的方法,建立供求匹配程度的最优化数学模型,并分析......
通过采用spss相关系数分析法以及神经网络多层感知器对不同时空出租车资源的"供求匹配"程度进行分析,利用神经网络多层感知器分析......
以出租车空驶率作为指标，以成都市为例，分析了该市不同时空的出租车资源供求匹配程度．运用层次分析法进行数据分析，结果表明，“互联网＋”......
文章文首先从数学建模的角度建立评价乘客满意度和出租车运行效率的指标,然后分析打车软件对出租车资源配置的影响,并通过计算机模......
城市出租车资源在非调控体系下的自然分布具有较大的差异,可划分为聚集区、稀疏区、空心区及孤岛区四种分布区域。文章从乘客、出......
研究“互联网＋”时代出租车资源配置的问题。依托指数函数模型,以乘客平均等待时间和出租车空载率为参数,定义供求匹配度指标,分析......
