“互联网+”时代的出租车资源配置论文
《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。
《2024年“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析》范文
《“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析》篇一一、引言随着“互联网+”时代的到来，共享经济和智能科技在交通领域的应用愈发广泛，出租车行业也迎来了深刻的变革。
互联网技术的融入，不仅为出租车行业提供了更为丰富的资源配置手段，也带来了一系列资源配置方面的问题和挑战。
本文旨在评析“互联网+”时代下出租车资源配置的现状、问题及未来发展路径。
二、出租车资源配置的现状（一）资源数字化与智能化配置“互联网+”时代的出租车行业，通过搭建数字化平台，实现了车辆、司机和乘客之间的信息高效匹配。
借助大数据、云计算等技术，出租车公司能够实时掌握车辆运营情况，进行智能调度，提高了资源配置的效率和效益。
（二）共享经济的推动共享经济的兴起，使得出租车行业从传统的巡游式服务转向预约式服务，资源得到更合理的利用。
互联网平台提供了更多的预约和拼车服务，使出行更为经济便捷。
三、当前出租车资源配置中的问题（一）资源分配不均虽然数字化平台能够实现一定程度的资源配置优化，但在实际操作中，由于区域经济发展水平、人口分布等因素的影响，部分地区出租车资源过剩，而部分地区则出现资源短缺的现象。
这导致了资源的浪费和服务的不均衡。
（二）司机与乘客之间的信息不对称尽管互联网平台提供了大量的信息，但司机和乘客之间仍存在信息不对称的问题。
例如，乘客对车辆情况、司机评价等信息的获取并不充分，这在一定程度上影响了乘车的安全性和舒适性。
（三）政策法规与行业发展不匹配“互联网+”时代的出租车行业面临着一系列政策法规的调整和约束。
但部分地区政策制定相对滞后，不能完全适应行业发展速度和变化，导致行业发展存在一定程度的无序性。
四、解决策略与建议（一）加强政府监管与政策引导政府应加强对出租车行业的监管，制定更为科学合理的政策法规，引导行业健康发展。
同时，应鼓励和支持企业进行技术创新和模式创新，推动行业持续发展。
（二）完善信息平台建设互联网平台应进一步完善信息发布和交互机制，确保司机和乘客之间的信息对称。
《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。
《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。
“互联网+”时代的出租车资源配置论文
“互联网+”时代的出租车资源配置毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
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除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
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本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
《2024年“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析》范文
《“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析》篇一一、引言随着“互联网+”时代的来临，信息技术深度融合到人们的日常生活中，特别是在城市交通出行方面，出租车的资源配置成为了一个亟待解决的关键问题。
本篇范文将从互联网时代的特点入手，深入分析当前出租车资源配置存在的问题及改进策略，并对行业未来发展趋势进行探讨。
二、互联网时代特点及对出租车行业的影响在“互联网+”的浪潮下，数据驱动、智能化、网络化成为了时代的核心特征。
互联网技术极大地改变了传统出租车行业的运作模式，提供了更为高效的信息匹配机制。
乘客能够通过手机App 快速叫车，出租车司机也能实时获取乘客需求信息，极大地提升了出租车服务的效率。
三、当前出租车资源配置的问题（一）供需不平衡尽管互联网技术为出租车行业带来了便利，但在很多地区仍存在供需不平衡的问题。
高峰期和偏远地区常常出现叫车难的情况，而低峰期和繁华地段则可能出现空驶率过高的问题。
（二）资源分配不均由于传统出租车行业缺乏有效的数据支持，资源分配往往依赖于司机的个人经验和直觉。
这导致资源分配不均，部分地区出租车过多，而部分地区则严重不足。
（三）服务质量参差不齐受制于传统管理模式的限制，出租车服务的质量参差不齐。
一些司机服务态度差、车况不佳，影响了乘客的出行体验。
四、改善出租车资源配置的策略（一）加强信息化建设通过引入先进的信息技术，构建智能化的出租车调度系统，实现供需信息的实时匹配，从而解决供需不平衡的问题。
（二）推广预约制度鼓励乘客通过App进行预约叫车，既能够提前规划行程，也能有效减少空驶率。
同时，预约制度还能为司机提供稳定的收入来源。
（三）提升服务质量监管通过建立完善的服务质量监管体系，对司机进行定期培训和考核，提升司机的服务意识和职业素养。
同时，加强投诉处理机制，确保乘客的权益得到保障。
五、未来发展趋势与展望（一）无人驾驶出租车的出现将改变传统出租车的运作模式，进一步提升出行效率和服务质量。
数学建模期末论文“互联网”时代的出租车资源配置
数学建模期末论文“互联网”时代的出租车资源配置引言出租车服务在现代城市中起着至关重要的作用。
然而，在传统的出租车服务模式下，资源的配置通常是不够高效和经济的。
随着互联网的发展，出租车服务也出现了一些创新的解决方案，其中包括利用互联网技术来改善出租车资源的配置。
本文将探讨如何在“互联网”时代中最佳地配置出租车资源。
背景在传统的出租车服务模式下，出租车司机通常会巡游城市中的街道，等待乘客的召唤。
这种模式存在一些问题，例如资源利用率低下、等待时间长等。
随着互联网技术的发展，出现了一些新的出租车服务平台，如滴滴出行，通过互联网平台连接乘客和司机，实现出租车资源的高效配置。
模型建立在研究出租车资源配置的问题时，我们需要考虑到多个因素，包括乘客的需求、司机的路线选择和交通状况等。
为了简化问题，我们可以使用数学建模的方法来建立模型。
以下是我们建立的数学模型：输入变量•乘客的位置和目的地•司机的初始位置•出租车司机的数量输出变量•司机的路线选择•乘客等待时间•出租车资源利用率假设•出租车司机以最短路径的方式前往乘客的位置•乘客之间是独立的，即乘客之间不会相互干扰•交通状况不会导致司机无法按照最短路径到达目的地模型公式我们可以使用以下公式来表示出租车资源配置的问题：minimize: ∑(wait_time_i)subject to: ∑(car_utilization_i) = total_cars其中，wait_time_i表示第i个乘客的等待时间，car_utilization_i表示第i个出租车的资源利用率，total_cars表示总出租车数量。
求解方法对于上述建立的模型，我们可以使用线性规划或模拟退火等方法来求解最优解。
这些方法可以通过计算机程序来实现。
线性规划线性规划是一种数学优化方法，可以用来解决具有线性约束条件的最优化问题。
我们可以将上述模型转化为线性规划问题，然后使用线性规划算法求解最优解。
模拟退火模拟退火是一种启发式搜索算法，可以用来求解组合优化问题。
《2024年“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析》范文
《“互联网+”时代的出租车资源配置问题评析》篇一互联网+时代的出租车资源配置问题评析一、引言在互联网飞速发展的时代，网络技术与交通出行领域的深度融合已成为全球范围内的趋势。
尤其在“互联网+”的背景下，出租车行业正经历着前所未有的变革。
通过智能化的平台和大数据分析，出租车资源的配置问题也凸显出其重要性和复杂性。
本文将就“互联网+”时代的出租车资源配置问题进行评析，旨在深入探讨这一领域所面临的挑战与机遇。
二、互联网+时代出租车资源配置的背景随着移动互联网的普及和智能手机的广泛使用，互联网平台在出租车资源配置中发挥着越来越重要的作用。
传统的出租车运营模式正逐渐被以滴滴、Uber等为代表的互联网出行平台所替代。
这些平台通过大数据分析、智能调度等技术手段，实现了对出租车资源的有效配置。
然而，在资源优化配置的同时，也带来了一系列新的问题和挑战。
三、出租车资源配置的挑战1. 供需失衡问题：在“互联网+”时代，虽然大数据和智能调度技术为出租车资源配置提供了便利，但供需失衡问题依然存在。
特别是在高峰时段和热门区域，供需矛盾尤为突出。
这导致部分乘客在需求高峰期难以及时叫到车，而部分出租车则在空驶状态下寻找乘客。
2. 司机收入不稳定：由于订单分配的不均衡，部分司机面临收入不稳定的问题。
同时，互联网出行平台在竞争激烈的市场环境下不断降低服务费用，导致司机收入进一步下降。
这不仅影响了司机的积极性，也对出租车行业的稳定发展构成了威胁。
3. 安全隐患问题：互联网出行平台在提高出行效率的同时，也带来了一定的安全隐患。
如乘客与司机之间的信息不对称、平台对司机审核不严格等问题，都可能导致安全事故的发生。
四、出租车资源配置的机遇1. 提高资源配置效率：通过大数据分析和智能调度技术，互联网出行平台能够实时掌握出租车资源的供需情况，从而进行精准调度。
这不仅可以提高出租车的运行效率，减少空驶率，还可以降低乘客的等待时间。
2. 拓展服务领域：借助互联网技术，出租车行业可以拓展服务领域，如开展拼车、专车、代驾等服务。
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“互联网+”时代的出租车资源配置毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
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本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
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本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括：任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）。
4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订教研室（或答辩小组）及教学系意见摘要现在，我国许多城市上下班高峰时段、拥挤路段，打车难问题普遍存在。
建立模型分析造成打车难的内在原因，以此通过合理的补贴政策优化出租车供求资源配置，具有重要的理论意义和实际价值。
针对问题一，本文从两方面入手，一是利用滴滴快的大数据爬取的深圳市2015年9月4日出租车分布数据，根据文献[1]中对深圳市交通小区的划分，用聚类分析方法以12个交通小区的中心坐标为初始聚类中心，进行一次迭代k-均值距离聚类，将离散的经纬度分布数据分类汇总，得到12个交通小区出租车供应数，提供地段划分依据。
再利用泊松分布和极大似然思想预测出深圳市每天出租车需求数。
二是从宏观上考虑影响出租车“供”和“求”的各指标因素并搜集相关数据，建立因子分析模型将多个错综复杂的变量归结为少数几个综合指标因子，并通过因子旋转对公因子做出命名和解释。
针对问题二，了解各出租车公司针对司机的补贴方案，看其是否对缓解“打车难”，搜集2000年到2013年出租车拥有量来反映出租车的供给量，对数据进行拟合预测，可以从公司开始实施补贴方案时，看深圳市出租车的拥有量与预测值的关系，来体现实施补贴方案对出租车供给量的影响效果，结果显示补贴方案对缓解“打车难”有一定的帮助。
针对问题三，创建一个新的打车软件服务平台，设计一个补贴方案，规定：顾客在高峰期返现要比在正常的时期返现少，司机在高峰期少用甚至不用打车软件，若用打车软件的话，可以对司机的奖励减少。
说明其流程，通过收集有关数据和科研成果进行论证，应征新的补贴方案是合理的。
关键词：出租车；聚类分析；泊松分布；因子分析；补贴政策一、问题重述如今，各大城市普遍存在“打车难”现象，尤其是上下班的高峰时段。
是出租车公司车辆供应不足，还是出租车资源没有得到有效的合理配置，导致部分城区出租车难打，而另一部分城区出租车空驶。
考虑解决如下问题：（1）搜集影响出租车供求的指标数据，建立合理的综合指标，分析和描述不同时段、不同地域出租车供求匹配的程度。
（2）各出租车公司也在不断出台一些针对司机的补贴方案，以缓解打车难的问题，分析这些补贴方案是否有效。
（3）滴滴、快的等打车软件通过打车软件服务平台，在解决客户和司机信息不对称造成的出租车资源浪费方面，效果显著。
同时，他们也给司机和客户提供补贴，但这种补贴更像是恶性竞争，对出租车资源更优化配置作用不明显。
如果依托这类软件平台，应该怎么设计更优的补贴方案。
二、问题分析对于问题一，我们从两方面考虑：一方面是搜集某个城市（本文选择深圳市）出租车的GPS数据，找到不同时段、不同区域的出租车分布数据，以及打车数据。
通过网络爬虫从滴滴快的大数据平台查到按日期的出租车分布数据（经纬度点出现的出租车数）和需求（经纬度点的叫车数）。
分布数据相对较全，我们选取一天根据文献[1]中用出租车对深圳市做交通小区划分的数据，也对这些经纬度点进行归类，考虑用固定初始聚类中心为那些交通小区的中心的聚类分析实现。
由于出租车需求数的数据不齐全不能和分布数据结合来用，为了得到需求数据，我们考虑到固定时段能来打车的人数服从泊松分布，用极大似然思想和泊松分布来对出租车需求做出预测。
再比较供应数和需求数，从总体供求上做出判断。
另一方面，由于微观数据的缺乏，我们从宏观上考虑影响出租车“供”和“求”的各指标因素并搜集相关数据，对这些因素作因子分析，从而将多个错综复杂的变量归结为少数几个综合指标因子，并通过因子旋转对公因子做出命名和解释。
问题二对各个公司的补贴方案进行了解，通过了解这些补贴方案，研究这些方案对“缓解打车难”问题有没有帮助。
研究各公司对员工的补贴，实施时间，查找深圳市在一时间先后的出租车拥有量用实施前的的数据预测实施后的数据，将实际值与预测值相比较，来判断出租车的供给量是否比预测的大，间接说明这些补贴方案对“缓解打车难”帮助性。
问题三根据滴滴，快的等打车软件，要求创建一个新的打车软件服务平台，设立一个更好的补贴方案，并判断其合理性。
根据前面的问题一、二的结果，提出一个补贴方案，通过收集信息判断其合理性。
三、模型假设1. 假设长期来看，深圳各交通小区每天高峰时段、非高峰时段的打车需求是稳定的；2. 由假设1，可以进一步假设本文抓取的9月4日出租车分布的原始数据能够代表深圳市每天出租车分布数；3．假设9月4日出租车分布的数据中，每个经纬度点统计的出租车数，是该经纬度点每天平均出租车数（如果有更多天的数据，分别用文中方法处理，用均值即可）；4. 假设一段时间内（一天），来某个经纬度点的打车人数近似服从泊松分布；5.假设深圳市一年出租车的拥有量可以反映一年出租车的供给量；6.假设搜集到的出租车数据是真实可靠的。
四、符号说明五、模型建立与求解5.1问题一的模型建立与求解5.1.1数据来源我们利用网络爬虫从滴滴快的苍穹数据网站得到，深圳市2015年9月4日至9月9日出租车分布：……..图1原始数据示例复制粘贴到Excel，用数据分列功能进行分列，得到三个变量经度（Log）、纬度（Lat）、该位置的出租车数（x）的数据。
再将Excel数据导入SPSS（共7224条记录）：……图2将数据导入SPSS5.1.2出租车供应1. 数据预处理按经度（Log）对数据排序，观察经度分布：有24条记录在102附近、23条记录在108附近、13条记录在116附近、10条记录在117附近、23条记录在120附近、24条记录在121附近。
而其余7120条记录的经度都介于113.7970~116.5649之间。
可见，那7120条记录位于主城区，是出租车分布的主要区域；其余都是偏远地区出租车数也很少。
故本文只考虑主城区数据即可。
2. 对数据进行区域汇总文献[1]中，利用出租车GPS数据分析研究深圳道路交通拥堵情况，将深圳主城区分为12个交通小区及其经纬度范围为[1]：第1小区（22.7,2.77）（113.78,113.89）第2小区（22.68,22.74）(114.22,114.3)第3小区（22.6,22.67）(114,114.08)第4小区(22.58,22.63) (114.09,114.16)第5小区(22.5,22.6) (113.84,113.92)第6小区(22.52,22.57) (113.9,114.01)第7小区(22.528,22.546) (114.01,114.08)第8小区(22.53,22.58) (114.08,114.18)第9小区(22.47,22.522) (113.87,113.95)第10小区(22.6,22.66) (113.8,113.9)第11小区(22.546,22.572) (114.01,114.08)第12小区(22.528,22.546) (114.01,114.08)每个交通小区的中心经纬度为[1]：第1小区：谭海酒店（113.841904，22.748808）第2小区：龙岗镇（114.262398，22.733534）第3小区：珠三角环线高速公路（114.041931，22.620899）第4小区：吉华路(114.112，22.599)第5小区：创业立交(113.892，22.568)第6小区：深南南海立交（113.962234，22.542618）第7小区：福强路与新洲路（114.042，22.521）第8小区：红岭北路，红岭中路与笋岗西路，笋岗东路交叉口( 114.115，22.558)第9小区：南海大道与东滨路交叉口( 113.92，22.508)第10小区：沈海高速公路与京港澳高速公路交叉口（113.858，22.625）第11小区：新洲路与红荔路交叉口( 114.044，22.557 )第12小区：深南新洲立交桥与新洲路交叉口(114.043，22.536).根据上面的交通小区划分，我们考虑将这12个交通小区的中心坐标作为k 均值聚类的初始聚类中心，以经度和纬度变量对数据做聚类分析，聚类数=12类。