中型城市出租车交通规划综合模型(终审稿)
毕业论文城市交通管理中的出租车规划
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
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。
城市综合交通规划的组合模型
( c o l f c n mi n n g me tS a g a MaimeUnv ri , h n h i 0 1 5 C ia 2 S h l f c n mi 1 h o o o c a d Ma a e n , h n h i r i ie t S a a 2 0 3 , hn ; . c o o o c S oE s t sy g oE s a dMa a e n , n jUnv ri , h n h i 0 0 2 C i ) n n g me tTo gi ies y S a g a 2 0 9 , hn t a
离 散 选 择 和 随 机 效 用 理 论 为 分 析 工 具 , 究 了 基 于 对 称 阻抗 的交 通 网 络 出行 、 点 、 式 和 路 径 随 机 选 择 的 组 合 研 讫 方
模 型 ; 据 最 优 化 原 理 和 L gag 算 子 性 质 , 明 了 模 型 最 优 解 满 足 出 行 、 点 、 式 和 路 径 选 择 平 衡 的条 件 , 根 a rn e 证 讫 方 且 最 优解 是 唯 一 的 . 后 给 出 一 个 算 例 . 最
假 设不 能 反 映交 通 的随 机性 现 象 . . 通量 的 产生 、 布及 在交 通 网络 上 呈现 的形 态 均 是 由于城 市 不 同 2 , j交 3 分
时 空 位置 上 的诸 出行 者 出行 选 择综 合 作 用 的结 果 L 6. 4 j 因此 , 想 比较 科 学 地 确 定 交 通 需 求 就 必 须 着 眼 - 要 于 对个 体 出行 选 择行 为 的研 究 , 体 的一 次 出行 选择 决策 包 括 出行 选 择 、 个 出行 目的 地 选 择 、 出行 方 式 选 择
城市出租车交通分布预测模型
1.4.1 产生吸引平衡关系式 根据出租车出行定义 , 任一交通小区对出租车出
行的吸引总量都由两部分组成 :对载客出租车出行的
吸引量以及对空驶出租车出行的吸引量 。 同样 , 小区
内出租车出行的产生量也由两部分组成 :载客车的出
行产生量以及空驶车的出行产生量 。设以小区 r 为起
点的空驶出租车选择小区 k 为终点的概率为 Prk , 则对 于任意小区 k , 根据产生吸引平衡规律可得该小区出
0 引言
出租车是城市客运交通的重要组成部分 , 是常规 公共交通的重要补 充[ 1] 。 随着出租车数 量的不断增 长 , 出租车交通量已成为城市道路交通总量中的重要 组成部分 , 陈盛 2002 年对 蚌埠市调 查结 果[ 2] 显示 , 蚌埠市典型交叉口的出租车交通量在交通总量中所占 的平均比值高达 33.52 %, 如此大比重的出租车交通
基于出租车出行的概 念 , 可以得 到与 Yang[ 5] 相 类似的出租车运行的两大规律 。规律 1 , 出行选择规 律 :空驶车驾驶者总是试图以最短的行驶路程 (或时 间)找到新的乘客 , 因此 , 在所有可选择的区域中 , 驾驶者选择邻近的乘客需求量大的区域为出行目的地 的概率最大 。规律 2 , 产生吸引平衡规律 :由于不存 在出租车在一个地方停留的情况 , 出租车到达一个小 区后随即离去 , 因此 , 小区对出租车出行的吸引量等 于该小区出租车出行的产生量 。 1.2 出租车空驶率
A Forecasting Model of Trip Distribution for Urban Taxis
WANG Hao , WANG Wei , CHEN J un , XU Ren-ting (Jiangsu Provincial Key Lab of Transportation Planning and Management ,
出租车规划模型最终版
学 专 院 : 业 : 理 学 院 信息与计算科学 数学建模课程设计
课程名称 题 队
目 城市交通管理中的出租车规划模型 号 高萌 张容 罗言月 A13 学 号 学 号 学 号 1007024102 1007024107 1007024108
学生姓名 学生姓名 学生姓名 指导教师
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数学建模课程设计论文
三、出租车市场分析与预测(问题一)
3.1 问题分析及建模
需要解决的问题是, 预测该城市居民出行强度和出行总量, 给出该城市当 前与今后若干年乘坐出租车人口的预测模型. 结合该城市实际情况, 同时类比国内其它几座城市相应情况, 我们假定该 城市出租车收费标准不变. 显然, 该城市居民的出行强度、 出行方式和人口总量 是决定乘坐出租车人口数量的主要因素. 而一个城市不同区的居民的出行方式 的OD 分布应该是基本固定的, 即居民主要根据路程的远近不同而选择自己合适 的出行方式, 因而出行强度就成为决定以后若干年乘坐出租车人口的最主要因 素. 从仅有的该城市 2002 至 2004 居民累计收入与消费情况来看, 人均可支 配收入显著增长, 其中 2004 年累计收入较上年增长了 12%, 参考国内其它城 市的情况, 我们可以认为交通费用也随之增长, 从而出行强度亦随之增大; 同 时, 结合该城市总体规划人口规模, 可以发现计划到 2020 年, 人口数量较 2004 年增长了75%. 由于这两个主要因素的变化定会导致在以后的若干年乘坐 出租车人口数量会有明显的增加. 考虑到常住人口与流动人口在居住地、 出行次数和方式上面的显著差异, 我 们将常住人口和流动人口中的暂住人口归为一类, 而将流动人口中的短期居住 和当日进出人口归为第二类, 并在建模时考虑这个特点. 对该城市自 04 年以后的出行次数 O(t ) 和出行人数 Ot(t ) 分别建立如 下模型. 模型I:
武汉市出租车规划模型
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
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。
《2024年“互联网+”时代的出租车资源配置模型》范文
《“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。
现代交通运输规划与管理的综合优化模型
现代交通运输规划与管理的综合优化模型在现代社会中,交通运输扮演着至关重要的角色。
有效的交通规划与管理对于城市发展和居民生活质量都有着巨大的影响。
为了实现城市交通的高效运行和资源的合理利用,各地普遍采用综合优化模型来进行交通运输规划与管理。
综合优化模型是一种数学模型,通过考虑各种变量和约束条件,以最大程度地满足交通运输的需求和目标。
这种模型可以分析和评估不同的交通策略,帮助制定决策并优化资源分配。
在交通规划中,综合优化模型往往涵盖以下几个方面。
首先是交通需求预测。
通过收集并分析历史和实时的交通数据,综合优化模型可以预测未来的交通需求。
这对于制定适当的交通策略非常重要。
例如,如果预测到某个地区的通勤需求将大幅增加,交通规划者可以提前采取措施来增加交通容量,以避免交通拥堵。
其次是交通网络优化。
综合优化模型可以帮助决策者评估不同的交通网络布局,并选择最佳方案。
在城市快速发展的背景下,优化交通网络对于减轻交通压力、提高通行效率至关重要。
通过运用综合优化模型,交通规划者可以确定最佳的交通网络布局,进而改善道路拥堵状况,减少交通事故发生率,并提高城市的整体交通效率。
再次是交通出行模式优化。
为了提供更便捷、高效的交通服务,综合优化模型可以帮助决策者确定最佳的交通出行模式。
例如,当某个城市的公共交通需求逐渐增加时,决策者可以通过综合优化模型来确定公共交通线路的优化方案,提高公共交通的可达性和服务质量。
最后是资源配置优化。
交通运输规划和管理需要合理配置各种资源,包括道路、停车场、公交车辆等。
综合优化模型可以考虑各种资源之间的关系,通过合理的配置来最大化资源的利用效率。
例如,如果城市道路网络已经趋于饱和,而公共交通需求又持续增加,那么通过综合优化模型,决策者可以确定更高效的资源配置方案,以满足公众的交通需求。
综合优化模型的应用可以有效地改善城市交通运输的效率和质量。
然而,这种模型仍然面临一些挑战。
首先是数据的准确性问题。
城市交通管理中的出租车规划
第36卷第7期2006年7月数学的实践与认识MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORYVol136No17July,2006城市交通管理中的出租车规划陈宁宁,徐伟嘉,宁洪涛(中山大学工学院,广东广州510275)摘要: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;在得到出租车最优数量的基础上,对出租车进行供需分析,确定车费下降的可行性及降价幅度;最后结合降价幅度及实际情况,得到出租车合理定价的具体方案.关键词:出租车最优数量;合理定价;出租车出行;供需分析1引言随着城市经济的发展,出租车已经成为城市交通规划中很重要的一个影响因素.出租车数量优化、出租车合理定价是出租车规划的两个主要问题.这两个问题比较复杂,涉及城市发展的多个方面,影响这两个问题的主要因素有:城市人口特征(包括数量、结构以及增长),城市经济发展水平,城市人口出行特征,出租车经营状况等.关于出租车最优数量确定的问题,陆建、王炜(2004)提出了根据城市人口特征、城市人口出行特征以及出租车经营状况来计算出租车拥有量的方法[1].但这个方法只对当前时期的出租车拥有量进行估计,没有对未来出租车拥有量增长的预测;也没有涉及城市不同类型人群出行特征的发展变化.而关于出租车合理定价问题,现在主要是运用各种经济学方法来分析处理[2,3].本文针对2005年全国研究生数学建模竞赛C题所述城市及其数据,分析上述几个影响因素对出租车规划问题的影响,深入分析这些影响因素随时间变化的规律,得到出租车最优数量估计、预测模型以及出租车定价模型.同时根据模型和该城市的数据,分析并计算题目的几个问题.2问题分析题目给出的数据和作者所能掌握的数据都比较杂乱且不完整,对问题进行必要的定性分析与假设,可以更好地利用现有数据.a.城市规模:分析题目给出的城市的人口、居民收入数据,可判断该城市为经济中等发达的国内中型城市.b.城市居民出行强度变化:题目虽给出当前的居民出行强度,但居民出行强度是会随城市发展而变化的.鉴于该城市为经济中等发达的国内中型城市,用上海、天津、济南、苏州、广州这几个大型城市10至20年前的居民出行强度的变化与之类比,得到该城市居民出行强度的变化规律.c.城市人口分群:城市人口中不同的人群有不同的增长规律和不同的出行特征.城市人口主要有三大类:常住人口、暂住人口、当日或短期进出城市人口.其中常住人口与暂住人口的出行特征相近,都是以上下班和生活购物为主要目的的出行,且多使用公交车,本文将这两类人口划分为/相对稳定人群0.而当日或短期进出城市人口主要是商务出行,使用出租车的频率较大,划分为/相对流动人群0.d.人口增长规律:相对稳定人群的增长一般可以用马尔萨斯人口模型来预测.相对流动人群的增长则与城市经济发展有关,城市经济越发达,相对流动人群的人口总量就越大.e.出租车服务水平:城市出租车不仅要满足整个城市需要的运载量,还要达到一定的服务水平,避免乘客等待时间过长.按照国内城市交通规划的经验,将出租车的平均空驶率控制在35%左右,多否浪费资源,少则降低服务水平[1].3模型建立在上述定性及定量分析的基础上,进一步分析上述各种因素及其发展规律对出租车规划的影响,逐步建立模型解决出租车最优数量及合理定价问题.311不同人群的出租车出行总量预测模型根据上面的分析,相对稳定人群与相对流动人群的出行特征以及人口增长规律是不同的,所以在出租车出行方面,这两类人群需要分开讨论.1)相对稳定人群的出租车出行总量预测相对稳定人群由常住人口和暂住人口组成.两者的出行特征相近,以上下班出行和生活购物出行为主,出行中都较多使用公交车,使用出租车的比例相对较小.但在人口增长速度上,两者又是有差别的.因此,y年相对稳定人群的出租车出行总量T(y)w可以由下面的式子表示:T(y)w=p(y)Tw(D(y)w(P(y)c+P(y)z))(1)其中,p(y)Tw为y年相对稳定人群出行中乘坐出租车的比例,D(y)w为y年相对稳定人群的出行强度,P(y)c为y年常住人口,P(y)z为y年暂住人口.a.y年相对稳定人群的出行强度D(y)w根据前面的分析,确定该城市为经济中等发达的国内中型城市.用上海、天津、济南、苏州、广州这几个经济较发达的大型城市10至20年前的居民出行强度的变化与之类比,得到该城市相对稳定人群出行强度的变化规律.表1城市各年出行强度表城市年份出行强度城市年份出行强度城市年份出行强度上海1986 1.791995 1.9120042121广州1984 2.281998 2.2120031186天津1981 2.0219932144济南1988 1.6819952138苏州1996 2.7820002143本文将每个城市的居民出行强度的变化都看成指数变化,其年平均变化率为R Di,该城市相对稳定人群出行强度年平均增长率为这五个城市出行强度年平均增长率的期望:R D=15E5i=1R Di=110525%(2)114数学的实践与认识36卷所以该城市y 年的居民出行强度D (y )为:D(y )=D(2004)(1+R Di )y -2004=1193@1101052y -2004(3)b.y 年常住人口P (y )c 与y 年暂住人口P (y )z根据马尔萨斯人口模型(指数增长模型)的基本假设:人口的增长率是常数,单位时间内人口增长量与当时人口数量成正比,有:P (y )c =P (2004)c (1+R Pc )y -2004(4) P (y )z=P (2004)z(1+R Pz )y -2004(5)其中R Pc 为常住人口的年平均增长率,R Pz 为暂住人口的年平均增长率.由于政府行政措施或居民素质提高,分析题目所给数据可知,该城市人口增长趋于缓慢,以2010年为界分为快慢两个阶段.根据马尔萨斯人口模型,得到:R Pc =010575,y [2010010135,y >2010(6) R Pz =010644,y [2010010266,y >2010(7)所以对于该城市,y 年的城市常住人口与暂住人口预测公式为: P (y )c=P (2004)c (1+010575)y -2004, y [2010P (2010)c (1+010135)y -2010, y >2010(8) P(y )z=P (2004)z (1+010644)y -2004, y [2010P (2010)z(1+010226)y -2010, y >2010(9)c.y 年相对稳定人群出行中乘坐出租车的比例p (y )Tw影响p (y )Tw 的主要因素是该城市的居民可支配收入.居民可支配收入由两部分组成:生活必须消费I n ,生活消费外剩余I e .y 年生活消费外剩余I (y )e 是居民在生活必须消费后,还可以用来改善生活水平的那一部分收入,是影响该城市y 年居民出行乘坐出租车的比例p (y )Tw 的主要因素,p (y )Tw 会随I (y )e 所占比例的增加而增加,其相互关系表示为:p (y )Tw=p (2004)Tw I (y )e I (y )I (2004)e I(2004)(10)其中p (2004)T 为该城市2004年出行乘坐出租车的比例,而I (y )e I(y )I (2004)e I (2004)实际上是表示居民生活水平高低的恩格尔系数的一个变形.2)相对流动人群的出租车出行总量预测本文相对流动人群是指当日或短期进出城市人口.这类人群的出行一般为商务出行,出行目的明确,所以其出行强度比较稳定;由于对城市公交车线路不熟悉,所以乘坐出租车出行的比例较大,且这个比例较稳定.相对流动人群的人口数量很大程度上取决于城市经济发展状况,经济发达的城市中相对流动人群的规模就比较大.y 年相对流动人群的出租1157期陈宁宁,等:城市交通管理中的出租车规划车出行总量T(y)l为:T(y)l=p(y)Tl D(y)l P(y)l(11)其中,p(y)Tl为y年相对流动人群出行中乘坐出租车的比例,D(y)l为y年相对流动人群的出行强度,P(y)l为y年相对流动人群的人口总量.由于D(y)l和P(y)l相对比较稳定,所以上式简化为:T(y)l=T(2004)lP(y)lP(2004)l(12)其中T(2004)l为2004年相对流动人群乘坐出租车人次,P (2004)l为2004年相对流动人群的人口总量.预测P(y)l的方法和预测P(y)w的方法相同,根据马尔萨斯人口模型,得到:R Pl=010644,y[2010010226,y>2010(13)P(y)l=D(y)P(2004)l(1+010644)y-2004,y[2010D(y)P(2010)l(1+010226)y-2010,y>2010(14)312出租车最佳数量预测模型首先按现实中出租车的营运状况定义/出租车的最佳数量0:a.满足相对稳定人群和相对流动人群对出租车的需求.b.按照国内城市交通规划的经验,出租车的平均空驶率应控制在35%左右较合理,多则浪费资源,少则降低服务水平.然后我们对该城市出租车的情况作一些适当的假设,以简化模型:a.乘坐出租车出行的平均里程、出租车的平均行驶速度、出租车每趟载客数都是固定的,不受其他因素影响.b.出租车的客流量不是均匀分布的[1],90%的客流量和里程发生在5时至21时,只有10%的客流量和里程发生在21时至次日的5时.也就是说,只要能满足白天16小时的需求,就一定能满足夜晚8小时的需求.c.由于各种原因,不是所有出租车每天都出车,通过对题目附录中数据的验算,得到该城市全部出租车的平均出车率为87%.d.白天16小时出租车的营运时间并非全部有效,要除去交接班、司机吃饭、上下乘客、加油等非有效营运时间.设平均有效运营时间率K T=018.综上所述,该城市所有出租车白天16小时实际所能提供的运力(已包括各种折算系数),在满足出租车需求的前提下,要使空载率达到35%.即y年该城市出租车最佳数量N(y)T 为:N(y)T=019(T (y)w+T(y)l)L T16@0187V T H T(1-r)K T(15)其中T(y)w和T(y)l分别为y年该城市相对稳定人群和相对流动人群乘坐出租车的总出行量, L T为乘坐出租车出行的平均里程,V T为出租车的平均行驶速度,H T为每趟载客数,r为出租车空驶率35%.综合式(1)、(11),用式(15)的预测模型和题目所给的数据,计算出2004年、2010年、2020年该城市出租车的最佳数量:116数学的实践与认识36卷N(2004)T U4439辆(16)N(2010)T U7423辆(17)N(2020)T U9278辆(18)取约等于号是由于出租车数量应该为整数.得到的2004年该城市出租车最佳数量为4439辆,大大少于题目所述现实中的6200辆.313出租车供需分析城市出租车有其特殊的营运方式,是比较特殊的商品,所以在分析出租车供需关系时,要注意出租车这种商品的特点及其特殊的营运方式:a.城市出租车的数目在一个时间段内不会立刻减少,所以,即使价格发生变动或者供大于求时,出租车公司的出租车数量也不会减少.b.出租车的营运比较稳定,即使价格调整,出租车的年行驶里程、平均行驶速度、日行驶总里程、固定运营成本等参数都不会发生明显变化.c.出租车供给一般要大于需求,即保证一定的空驶率,以使得乘客能够及时获得出租车的服务,根据发达国家和国内出租车营运组织的经验,城市出租车空驶率为35%较为合理,而题目中该城市的出租车空驶率已经达到50146%,显然过高.由上面的前提和假设以及经济学的基本理论,我们可以得到以下的供需图.图1出租车供需曲线图图1中,曲线1为乘坐出租车出行的需求曲线,曲线2为出租车公司的供给曲线,a1和a2分别为调整前和调整后的出租车平均价格,Q1和Q2分别为调整前和调整后满足的需求量, Q0为出租车实际可满足的需求量.曲线2为直线,表示价格对其营运模式不产生影响,即对出租车的供给不产生影响.令图中a1虚线表示的为题目中的现状,a2虚线表示的为空载率为35%的情况,则空驶率为:r1=EFLF =Q0-Q1Q0=50146%(19)r2=G HMH=Q0-Q2Q0=35%(20)1177期陈宁宁,等:城市交通管理中的出租车规划参考国内其他城市的数据,空载率较高的城市,出租车需求价格弹性系数基本都大于1,有的甚至达到114.本文估算该城市目前的出租车需求价格弹性系数值应为112左右.当出租车空驶率低于35%时,乘客等待出租车时间过长,引起乘客不满,导致对出租车的需求下降.结合边际递减规律,可知空载率为35%的点的需求价格弹性系数为1.根据供需平衡理论,当需求价格弹性系数大于1时,可以通过降低价格的方式增加出租车公司的总收入,同时使乘客得到实惠,直到出租车空载率为35%.综上所述,由E点到G点的平均价格弹性系数为:t=t1+t22(21)其中t1为E点的价格弹性系数,t2为G点的价格弹性系数.又因为:t=-Q1-Q2(Q2+Q1)/2(a1+a2)/2a1-a2(22)所以有Q2-Q1 (Q2+Q1)/2(a1+a2)/2a1-a2=t1+t22(23)所以根据题目所给数据,空驶率为35%时,出租车平均每千米费用为:a2=117434元/千米314出租车定价调整方案前面的出租车供需分析模型中,通过降低出租车的平均价格,对乘客和出租车经营者都产生了效益.但只是确定了空载率为35%时的平均运价,没有确定在新的平均价格下,出租车的起步价和每千米价.首先我们作以下假设:a.每一趟载客的运送距离均超过规定起租基价里程数B.b.需要加收回程空驶费的比例很小,略去不计.根据上面的假设,得到单辆出租车一天中白天的收入E1和单辆出租车一天中晚上的收入E2:E1=H P[Q1+q1( S-B)](24)E2=(1-H)P[Q2+q2( S-B)](25)其中B为起租基价千米数,Q1为白天基价租费,Q2为晚上基价租费,q1为白天每车公里价, q2为晚上每车公里价,p为一辆出租车日均载客趟次,S为平均每趟载客的运送距离,H为白天出租车运量占整天运量的比例.由题目数据得,在平均价格为1174349元/公里,载客率为65%时,每辆出租车每天的总收入为48014元,由式(24)得:E1=H P[Q1+q1( S-B)]=48014@88124%即:Q1+q1@(5129-B)=9101(25)表2是由式(25)得到的白天起步价、起租基价、白天每车公里价三个变量的在不同组合下的情况.取Q1=415,B=2,q1U114这一组比较符合实际情况,且便于实际操作.118数学的实践与认识36卷同理,使用式(25)得到出租车晚上的收入为:E 2=(1-H )P [Q 2+q 2( S -B )]=48014@(1-018824)即:Q 2+q 2(5129-B )=1018(26)表2 出租车白天运价列表Q 1(元)B (公里)q 1(元/公里)6102019151521107510211224152113741021152表3 出租车晚上运价列表Q 1(元)B (公里)q 1(元/公里)615211316102114651521161510211764152119141022107表3是由式(26)得到的白天起步价、起租基价、白天每车公里价三个变量的在不同组合下的情况.取Q 2=5,B =2,q 2U 118这一组比较符合实际情况,且便于实际操作.综上所述,该城市出租车价格的优化方案为:a.起租基价2公里,基价租费:白天415元,晚上5元.b.超过起租基价公里,每车公里价:白天114元,晚上118元.c.上日21时至次日凌晨5时为夜间行车时间.d.远程载客从10公里开始,计价器将50%回空费输入表内,加收回空费.e.行驶中乘客要求临时停车10分钟内免费,后每超过5分钟按1车公里租价收取等候费.4 总 结对于出租车规划问题,本文不但考虑了城市人口、经济水平、出行特征、出租车经营状况等因素的影响,而且通过分析这些因素的发展变化规律对出租车最优数量进行预测,并在此基础上通过较为细致的出租车供需分析,结合实际情况,给出较为合理的定价方案,为城市出租车规划建立了一系列预测模型和经济学模型.但城市出租车规划是一个相当复杂的问题,影响因素非常多,文中的模型也只是给出了作者认为最重要的若干个因素,忽略了很多次要因素和无法获得相关数据的因素,这些都导致了模型的应用有一定的局限性.参考文献:[1] 陆 建,王 炜.城市出租车拥有量确定方法[J].交通运输工程学报,2004,(3):92)95.[2] 胡维熊,张德远.西方经济学[M ].上海财经大学出版社,1996.[3] 荣朝和.西方运输经济学[M ].经济科学出版社,2002.[4] 曲大义,于仲臣等.苏州市居民出行特征分析及交通发展对策研究[J].东南大学报(自然科学版),200115,31(3):118)123.[5] 程赐胜,刘 中,马振东.城市出租车管理模式的改革建议[J].综合运输,2005,(3):35)37.[6] 黄建中.1980年代以来我国特大城市居民出行特征分析[J].城市规划学刊,2005,(3):71)75.1197期陈宁宁,等:城市交通管理中的出租车规划120数学的实践与认识36卷Taxi Planning in Urban Traffic ManagementCHEN Ning-ning,X U We-i jia,NING Hong-tao(School of Engineering,Sun Yat-sen University,Guan gzhou510275,China)Abstract:The purpose of this paper is to solve two problems in taxi planni ng:the opti mal quanti ty and the rational fare strategy.These two problems are influenced by a lot of factors:population,economy,trip char-acteristics and taxi operation state.Then the tax i trip quantity forecas ting model and the optimal taxi quantity forecasting model are built based on these factors and their development formulas.Taxi supply and demand analysis is applied to calculate the reduction of taxi fare.Finally,a rational taxi fare strategy is proposed to reduce the fare and to increase the incomes of taxi d rivers.Keywords:taxi opti mal quan tity;rational fare;taxi trips;supply and demand analysi s。
城市出租车规划预测模型研究
从一条路径到其他路径出行的情况复杂 , 单单通过道路交通量 的调查很难满足指导设施改善 的需要。由此
提 出 了居 民起 始点 调 查 ( 0一D 调查 方 法 ) h m . t ve r i.et a o ) 法 J 即最 早 的居 民 出行 调 ( o ei e i oi nd sn t n 方 nr w g i i ,
方法 。
1 问题 分 析
出租 车规划 的一 个最 重要 参 数 是 居 民 出行 , 建 立 出 租 车规 划 模 型 必 须 首 先 对 城 市居 民 出行 进 行 建 要
模 , 据居民出行 强度 、 民 出行 总量来 研究 乘坐 出租 车人 次 、 租车 最佳 数 量 , 建 立 预测 模 型 , 根 居 出 要 首先 要 分
收 稿 日期 :0 0— 3—1 ; 回 日期 :0 0—0 0 。 21 0 6修 21 5— 1
项 目基金 : 重庆市科委 自然科学基金项 目(0 7 B 2 5 。 20 B 20 ) 作者简介 : 宋丽红 (9 9一) 女 , 16 , 四川 越西县人 , 实验师 , 事数据挖掘研究 。 从
关键词 : 交通规 划 ; 支持 向 量机 ; 态预 测 动
中图分 类号 :2 3 3 F 9 . 文献标 志码 : A
最 近几 年来 , 出租 车经常成 为居 民 、 闻媒 体议论 的话题 。城 市居 民普遍 反 映 出租 车价 格偏 高 , 新 另一 方 面, 出租 车 司机却抱 怨劳 动强度 大 , 收入相 对偏 低 , 至 发生 出租 车 司机 罢运 的情况 _3, 反 映 出租 车市 场 甚 】l这 . 管 理存在 一定 问题 , 整个 出租 车行业 不景气 , 此 以往 将 影 响社会 稳 定 , 得 关 注 。随着 我 国城 市 在 未来 一 长 值 段 时 间内规模 的不 断扩大 , 口会不 断增 长 , 民生 活水 平将 不 断提 高 , 出租 车 的需 求也 会 不 断变 化 。如 人 人 对 何 配合城 市发展 的 战略 目标 , 大限度 地满 足人 民群众 的出行 需要 , 少 环境 污染 和 资 源 消耗 , 调各 阶层 最 减 协 的利 益关 系 , 是值 得深 入研究 的课题 。 研 究 了城市 出租 车规划 的支 持 向量 机 预测 模 型 , 论 了根 据 居 民 出行 总量 的 出 租 车规 划 最 佳 数 量 预 讨 测 , 级政 府作 出 相关 规 划 决 策 提供 了 重要 依 据 , 为 各 个 城 市 进 行 交 通 规 划 提 供 了一 个 重 要 的通 用 为各 也
城市交通管理中的出租车规划
全国第二届局部高校研究生数模竞赛题目城市交通管理中的出租车规划摘要:本文通过数学建模的方法解决了城市交通管理中的出租车规划问题。
在问题一上,首先,我们利用阻滞增长模型预测此城市未来经济人口开展情况,然后使用增长率法和重力模型法,预测居民的出行强度和出行总量,接着结合居民消费能力的预测模型,利用层次分析法建立乘坐出租车人口预测模型,并预测出该城市未来二十年乘坐出租车人口的数量。
在问题二的解决上,运用线性规划模型,结合类比城市的城区面积、居民消费能力及乘坐出租车人口数据,与实际调查的出租车数据相比,计算出影响出租车数量因素的权重,建立该市出租车数量的动态数学模型。
在问题三上,引入满意度函数的概念,利用满意度函数建立司机和市民都满意的目标函数,结合约束条件建立非线性规划模型,通过lingo软件求出油价变化前后的最优解。
在数据采集和数据处理方面,采用城市交通规划中的数据调查解决方案,并结合数据拟合技术,采集到建立模型所需的一系列数据。
最后,我们以问题一二三的求解结果为依据,建立新型城市出租车规划解决方案,即“共用汽车〞机制。
我们衷心的希望这一机制的建立有助于该城市出租车问题的解决。
参赛队号 1319城市交通管理中的出租车规划1.问题重述与分析最近几年,出租车经常成为居民、新闻媒体议论的话题。
某城市居民普遍反映出租车价格偏高,而另一方面,出租车司机却抱怨劳动强度大,收入相对来说偏低,甚至发生出租车司机罢运的情况,这反映出租车市场管理存在一定问题,整个出租车行业不景气,长此以往将影响社会稳定,值得关注。
本文所研究的城市在未来一段时间内,规模会不断扩大,人口会不断增长,人民生活水平将不断提高,对出租车的需求也会不断变化。
我们在这里需要解决的问题有以下五个:问题一:考虑以上因素,结合该城市经济开展和自身特点,类比国内外城市情况,预测该城市居民出行强度和出行总量,同时进一步给出该城市当前与今后假设干年乘坐出租车人口的预测模型。
(完整word版)排队论模型解决出租车最佳数量预测
目录1 问题的提出 ------------------------------------------------------ 32 模型建立与求解 --------------------------------------------------3 2。
1问题1:居民出行强度和出行总量预测---------------------------- 32.1。
1 问题分析 ------------------------------------------------- 32.1.2 符号约定 -------------------------------------------------- 42。
1.3 居民消费支出预测 ----------------------------------------- 5 2。
1。
4 城市居民人口预测 ---------------------------------------- 8 2。
1。
5 出行强度预测 -------------------------------------------- 92.1。
6 出行总量预测 -------------------------------------------- 122。
1。
7 出租车人口预测模型 ------------------------------------- 15 2。
2问题2:出租车最佳数量预测----------------------------------- 18 2。
2。
1问题分析------------------------------------------------ 18 2。
2.2 符号约定 ------------------------------------------------ 18 2。
2.3 服务系统模型 -------------------------------------------- 202。
城市出租汽车需求量预测模型及应用
第3 4卷 第 2 2期
・
12 ・ 9
2008年 8月
山 西 建 筑
S HANXI ARCHI TEC URE
V0 . 4 No. 2 13 2 Au . 2 0 g 08
文 章 编 号 :0 962 {0 8)20 9 .2 10 —8 52 0 2 .120
3建立 B ) P网 络 , 过 Mal 通 t b编 程 对 网 络 进 行 训 练 , 到 真 , 出网络的输 出, 得 城市规模 的扩大 改变着居 民的 出行距离 , 使中长距离的 出行 练要求后 , 进行误差 分析。 在城市居民总体出行 中所 占的比重越来 越大 , 一定程度上影 响着 居 民出行方式的选择。 5 自然旅游资源。 ) 随着社会经济的发展 , 旅游需求在生活需求 中的比例也逐步 求 的增 长将促进 出租 车需求量 的增长 。 6 政府对 出租汽车的政策 。 )
图 1中, y为一个城市 出租汽车数 量 ; 为年份 ; 1 t t 之前 是 出 量的预测 , 而且具有一定 的普遍性 。 租汽车开始 发展 的阶段 , 称为初始期 , ,2 间是 出租汽车 快速 3. BP神 经 网络 之 1 发展的 阶段 , 称为 成长期 ,2 t 之 间是 衰落 的过程 , 个过程 较 t,3 这 B P神经 网络是一 种多层 前馈神 经 网络 , 因其 采用 误差 反 向 短, t 之后是 出租汽车稳定缓慢增长阶段 , 称为成熟期 。 传播算法 ( r r akPoaai , B E r c- rpgt n 即 P算法 ) oB o 而得 名。本文采用
一
2 影响城 市 出租 汽车 需求 量 因素
1城市经济发展水平 。 )
个三层 的 B P神经 网络对城市 出租 汽车需求量 模型进 行研 究。 1综合考虑城 市出租汽车 的内外各 影响因素 , ) 选取 城市的 国
城市出租车交通规划综合模型
城市出租车交通规划综合模型一、问题重述城市中出租车的需求随着经济发展、城市规模扩大及居民生活方式改变而不断变化。
目前某城市中出租车行业管理存在一定的问题,城市居民普遍反映出租车价格偏高,另一方面,出租车司机却抱怨劳动强度大,收入相对来说偏低,整个出租车行业不景气,长此以往将影响社会稳定。
现为了配合该城市发展的战略目标,最大限度地满足城市中各类人口的出行需要,并协调市民、出租车司机和社会三者的关系,实现该城市交通规划可持续发展,需解决以下的问题:(1)从该城市当前经济发展、城市规模及总体人口规划情况出发,类比国内城市情况,预测该城市居民的出行强度和出行总量,这里的居民指的是该城市的常住人口。
同时结合人口出行特征,进一步给出该城市当前与今后若干年乘坐出租车人口的预测模型。
(2)根据该城市的公共出行情况与出租车主要状况,建立出租车最佳数量预测模型。
(3)油价调整(3.87元/升与4.30元/升)会影响城市居民与出租车司机的双方的利益关系,给出能够使双方都满意的价格调节最优方案。
(4)针对当前的数据采集情况,提出更合理且实际可行的数据采集方案。
(5)从公用事业管理部门的角度考虑出租车规划的问题,写一篇短文介绍自己的方案。
二、模型假设1.常住人口和暂住人口的出行特征相近,划分为第一类人,在所有分析过程中假设其出行特征完全一样。
而短期及当日进出人口为第二类。
2.由于短期及当日进出人口情况复杂,假设第二类人口在于乘坐出租车方面相关出行特征(如乘车出行强度等)在未来几年内保持不变。
3.由于城市地理状况和居民的生活习惯在短时期内不易改变,所以在各交通小区之间采用的出行方式也相对固定,假定居民从A地到B地所习惯采用的出行方式在未来几年内保持不变。
4.假设居民中出行人口占总人口数的比例不变。
5.假设对于出行人口而言,在出行方式选择方面的比例与出行人次的比例一样。
6.假设在未来几年内,出租车固定营运成本不变。
7.由于每次一起打车的人数,与居民的生活习惯相关,所以假设出租车每趟载客人次不变,即不受出租车数目和收费方案的不同而改变。
城市交通管理中的出租车规划xyj
全国第二届部分高校研究生数模竞赛题目城市交通管理中的出租车规划摘要随着我国经济的持续快速发展,城市化进程加剧,出行问题形势严峻、亟待解决。
特别是出租车行业,由于与日常生活、工作、就业密切相关,日益为人们所关注。
本文针对某城市出租车行业不景气的现状,建立数学模型,预测该市未来出行情况及市民出行对出租车的需求量,分析出租车的最佳数量,讨论油价对营运的影响,提出车费调整方案。
并对该市的出租车行业发展进行规划。
首先,立足该城市各项统计数据,参考相关文献资料,类比国内外相似城市的现状和发展规划,采用多元线性回归法建立出行预测模型。
预测2010年的出行强度约为2.20~2.35,出行总量大致在569.8~608.7;2020年的出行强度约为2.30~2.40,出行总量大致在738.3~770.4。
假定该市居民年收入以11%的增长率持续提高,引用有关经验公式,根据预计居民年人均收入求得当年出租车对总出行的分担率。
该分担率与出行总量之乘积即为乘坐出租车的人数。
计算得2010年乘坐出租车37.7~40.3万人次,2020年114.7~119.6万人次。
其次,按照出租车供需平衡的要求,求得出租车的最佳数量。
即在满足居民出行需求的约束条件下,努力使出租车司机平均收入最大化,全市出租车耗油总量最小化。
将满足人民需要,节能环保,协调各方利益的实际问题抽象成为带约束的双目标最优化问题。
参变量为燃油单价和里程利用率。
当油价为 3.87元/升,里程利用率为60%时,目前最佳车数应为4884辆。
第三,基于出租车行业现状,分析市民出行的时距分布,考虑适当下调车费吸引短途乘客,通过增加客源弥补降价给司机造成的损失。
采用启发式算法,试给出调价方案,然后引入里程利用率价格弹性的概念,分别以司机收入和里程利用率为表征,讨论交易双方对该方案的满意度。
调整后,计费规则改为:①起步费6元/2km ②单价1.8元/km ③不再加收50%的回空费分析结果表明:当油价为3.87元/升时,该收费方案可使市民、司机都满意;当油价为4.60元/升时,不存在一种收费方案使双方都满意。
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中型城市出租车交通规
划综合模型
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中国托盘物流在高速发展中迎接新挑战
过去,曾有人误把托盘单一地看作为包装附属物,或只把托盘的功能限定在装卸搬运环节,而近年来随着物流“热”的持续升温,越来越多的人发现,托盘作为“活动的平台”、“可移动的地面”,在包装、运输、仓储等其他物流环节的功效也十分突出,尤其在“托盘一贯化运输”、“门到门”物流服务过程中,更显示出不可替代的地位。
“托盘物流”和“集装箱物流”作为集装单元化物流的两大分支系统,引起了业界的广泛关注和青睐,并逐渐成为现代物流和供应链的“宠儿”。
集装单元化是以集装单元货物为基础的装卸搬运、包装、仓储、运输等物流活动一体化运做的方式之一,集装单元货物以托盘为平台所构成,与叉车、吊车、货架、集装箱、汽车、火车、船舶、飞机、仓库、配送中心等相关装备、器具、设施有机结合、整齐划一、贯穿始末,最终实现物流各环节的匹配、统一、协调、顺畅和贯通,达到物流的低成本、高效率的目的。
其中,托盘是最基本的物流器具,承上启下、承前启后的载体,也是整个物流过程中最为关键的基础构成要素。
无论从托盘利用的广度,还是从托盘利用环节的系统性以及托盘的共性特征等任何角度来讲,托盘物流都堪称为整个物流大系统中的一个重要的分支。
大量实践表明,以托盘为基准推进包装模数、叉车性能、汽车厢体和集装箱规格、货架
和货格尺寸的标准匹配十分科学合理;以托盘物流为标准恒量运输、仓储、装卸搬运、包装、流通加工、配送等物流各环节的组合与衔接程度,可避免物流过程中的浪费,大幅度节约成本;从托盘物流的角度审视物流是否科学、合理,能明显提高物流全过程的效率。
人们对托盘作用的认识时间虽说不长,但也早在太平洋战争时澳大利亚就成立了托盘联营公司,上世纪五、六十年代,美国、英国、法国、德国、瑞典、瑞士、荷兰、澳大利亚、加拿大等国家开始在码头、货运站等运输枢纽建立托盘租赁和回收站点,后来又建立了欧洲托盘联营组织和欧洲托盘协会。
日本起步虽说稍晚一些,但也至少在40年前就成立了托盘协会。
我国1965年开始在北京和上海区间开展对口托盘联运,80年代交通部曾拨专款推广上海和大连区间的托盘联运。
进入新世纪以后,托盘生产和使用出现了前所未有的可喜局面,变化之大、发展势头之猛令世人瞩目。
究其原因,是由于进入21世纪以后,我国物流“热”持续升温,托盘在快速发展的物流中显得滞后,成为物流高速发展的“瓶颈”,迫切要求尽快改变现状。
为此,中国物流与采购联合会2002年决定设立托盘专业委员会,委托北京科技大学物流研究所负责筹备工作。
同年6月,该联合会发出物联行字[2002]89号文件,任命吴清一为托盘专业委员会(筹)主任委员,靳伟为秘书长。
.托盘专业委员会(筹)成立后即展开了大规模的托盘调研活动,基本掌握了我国当时的托盘生产和使用状况.发现当年全国只有135家托盘生产企业,托盘的流通量在5000至
7000万个区间,但在短短三年后的2005年,我国的托盘生产企业猛增到650家,产量2500万个,2006年在我国市场上流通的托盘总量达到亿个,其中,塑料托盘的增长比例在30%以上,中国托盘产品网的统计数据还证实,我国目前的托盘年销售量约为10万个,托盘网站会员增幅高达40%。
在我国托盘需求量大幅度上升,托盘市场迅速扩大后,外商投资企业纷至沓来,大举进入.截止2006年底,已有五家外商在华设立托盘系统公司或联络处,其中四家已开始在境内重点城市开展前期工作.全球最大的塑料托盘项目——瑞士PPAL公司分别与茂名石化工业区、中石化茂名分公司签定了总投资为3亿欧元、年产600万个塑料托盘的供货协议。
在近几年的经济全球化大潮中,国际托盘交流十分活跃。
2002年在东京举行了亚洲七国托盘标准化专家会议,2003年在汉城举行了亚洲九国托盘标准化专家会议,两次会议的宗旨均是推行亚洲一贯运输用托盘,即联运通用平托盘标准化。
中国、日本、韩国三国的托盘会议更是频繁。
2004年在汉城召开了中日韩三国托盘标准化专家会议,就推行亚洲联运通用平托盘的规格及筹备设立“亚太托盘系统联盟”等形成共识,2005年在北京召开了第二次中日韩托盘会议,初步确定成立“亚太托盘系统联盟”、采用1100mm*1100mm、1200mm*1000mm两种规格托盘,同年11月,接着又在日本福岗举行了第三次中日韩托盘会议,中国物流与采购联合会托盘专业委员会、日本托盘协会,韩国托盘协会三国行业组织联合签署了“中日韩托盘标准化专家协议书”,“对中日韩三国政府建议书”,2006年6
月,“亚太托盘系统联盟”宣告正式成立,会上宣布亚洲联运通用平托盘的标准尺寸为1100*1100mm和1200mm*1000mm两种。
同年11月,中国物流与采购联合会托盘专业委员会和亚太托盘系统联盟共同在北京举办了“2006中国托盘国际研讨会”,欧洲托盘协会,日本托盘协会,韩国托盘协会等十多个国家的托盘行业组织及其负责人出席会议并发表演讲,德国、法国,澳大利亚、日本、韩国与会代表和中国与会代表展开热烈讨论,台上台下互动交流,境内外托盘生产和使用企业200多人参加了会议,国家科委、中国物流与采购联合会等政府部门和行业组织领导出席会议,给予热情指导和支持。
30多家托盘生产企业展出了最新产品,会议气氛十分热烈,会议效果出人意料。
为了消除我国历史形成的托盘规格标准混乱局面,2005年6月成立了由中国物流与采购联合会牵头,交通部、铁道部、全国包装标委会以及有关专家,托盘生产、使用企业参加的托盘标准修订工作课题组,并召开了第一次工作会议。
托盘专业委员会作为我国唯一跨部门、跨行业、跨地区的托盘行业组织,承担了课题组的问卷调查、资料收集、企业调研以及文件起草等项具体工作。
协助组织了2006年3月在京召开的第二次托盘国家标准修订工作会议和同年9月、10月在北京和上海召开的第五、六次工作会议,分别邀请了国家标准及物流标准管理部门、托盘生产和使用企业以及专家学者参会,各单位代表在会上各抒己见,畅所欲言,坦率发表见解,提出了很多宝贵建议。
经过广泛征求意见和反复研究论证,最终的送
审稿于2006年12月通过了审定,现已报国家标准委等部门批准公布。
我们可以这样理解,我国经济的大发展唤起了物流业的大发展,物流业的大发展促进了托盘的大发展,反过来说,托盘发展的严重滞后,正在制约着物流的快速发展。
同时我们还应看到,尽管近几年我国的托盘发生了巨大变化,发展速度惊人,但距离物流和国民经济发展的整体要求还有很大差距。
比如,目前我国的托盘生产企业虽然数量增加得快,规模却不够大,实力也不够强;托盘的质量无论是材质还是工艺也都有不尽人意之处;托盘拥有量,日本、韩国、澳大利亚人均一个有余,我国每10人才有一个;托盘共用、租赁和回收,国外早已形成规模,趋于成熟,我国还刚刚起步,标准还不统一,行为还不规范,行业资源还未整合;外资企业利用雄厚的资金、先进的管理模式及现代化技术手段大举进入我国托盘市场,形成强烈冲击,我国的托盘企业将在高速发展中迎接严峻挑战和考验,托盘专业委员会肩负着行业发展的重要使命,有责任、有义务推动和引导我国托盘生产企业迅速成长壮大,使我国的托盘事业更好更快地发展,真正在政府和企业之间发挥桥梁和纽带作用。
2007年是我国“十一五”规划的第二年,托盘专业委员会将在继续协助国家标准委和全国物流技术标准委做好联运平托盘实验方法、性能要求等标准修订工作外,还将在年内完成组织结构调整、增设副主任委员。
把在托盘领域有一定威信和影响力、热心参与托
盘物流建设、为托盘事业积极贡献力量的人推上托盘行业组织领导岗位发挥更大的作用;设立托盘专家顾问指导小组,推举若干名对托盘有研究、专业造诣深,并肯于为托盘事业奉献精力和智慧的专家学者、企业决策者为小组成员,根据需要参与托盘企业资格认证、托盘产品质量检验检测、托盘标准修订、托盘法规起草、托盘项目评估、托盘国际交流以及托盘专业图书编审等;今年下半年托盘专业委员会还将与相关托盘国际组织共同主办第二届托盘国际研讨会,为我国的托盘生产企业和使用企业再次搭建交流平台,让中外企业聚集一起,面对面地深入研究探讨共同关心的课题,全面建立战略合作伙伴关系;为了使我国的托盘企业更好地了解掌握国外的管理方法和技术手段,托盘专业委员会今年还拟组织赴国外考察培训团,一方面学习和考察,一方面寻求合作商机,扩大托盘出口贸易。
在我国托盘高速发展、托盘企业迎接考验的今天,托盘专业委员会将不负时代使命,一如既往地热情为托盘企业提供服务,同时也相信托盘企业与托盘专业委员会密切配合,并给予大力支持和协作。
让我们满怀信心地共同迎接新的挑战,创造辉煌未来!。