“互联网+”时代的出租车资源配置
关于互联网时代的出租车资源配置的研究
一些互联网平台和出租车公司已经尝试并实践了基于互联网的出租车资源配 置模式，取得了不错的效果和反响。
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互联网时代出租车资源配置的优化策略
基于大数据分析的出租车资源配置优化
乘客需求预测
利用大数据分析技术，对历年乘客需求数 据进行挖掘，结合时间、季节、天气等因 素，构建预测模型，提前预测未来乘客需 求，为资源配置提供决策依据。
通过研究互联网时代的出租车资源配置，可以提供更灵活、更便捷、更优质的出行服务。
缓解城市交通拥堵问题
通过优化资源配置，可以减少车辆空驶和拥堵现象，缓解城市交通压力。
提升传统出租车行业的竞争力
通过改进传统出租车行业的运营模式和服务质量，可以增强其市场竞争力，提高行业整体水平。
研究目的
要点一
研究互联网时代出租 车资源配置的现…
互联网对出租车行业的影响
传统出租车行业现状
传统的出租车行业存在着服务供给不足、资源浪费等问题，同时存在着信息 不对称和运力不均等问题。
互联网对出租车行业的影响
互联网技术的应用改变了出租车行业的发展模式和服务方式，提高了出租车 的服务供给能力和资源利用效率，解决了传统出租车行业的一些痛点。
互联网平台对出租车资源配置的作用
互联网约车平台的出现可以更好 地满足人们的出行需求，增加了 出行便利性。
缓解交通拥堵
新型出租车的兴起可以缓解交通 拥堵状况，因为这些车辆通常采 用更加智能化的路径规划和管理 方式。
提高公共交通使用率
互联网约车平台的出现可以更好 地满足人们的出行需求，从而减 少了对公共交通的依赖，提高了 公共交通使用率。
中国出租车市场规模
提供中国出租车行业的市场规模，包括线上和线下市场规模，并分析市场规模的 构成。
《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。
2022年数模国赛论文B题-2
2022年数模国赛论文B题-2“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指标体系的建立城市出租车合理运力规模万人拥有量里程利用率空载率居民出行量居民出行量乘客平均等乘客平均车时间等车时间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:里程利用率=营运载客里程100%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:出租车空载率=出租车空车数量100%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:乘客平均等车时间=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,可得数据矩阵某(某ij)n某p,i1,2,...,n 表示n个样本,j=1,2,...,p表示p个指标,某ij表示第i个样本的第j 项指标值.用Zcore法对数据进行标准化变换:Zij(某ij某j)/Sj式中,某j(某)/niji1nSj(某ij某j)21/(n1)2i1ni1,2,...,nj1,2,...,p2.2求指标数据的相关矩阵R(rjk)p某pj1,2,...,pk1,2,...,prjk为指标j与指标k的相关系数.1nrjk[(某ij某j)/Sj][(某ik某k)2/Sk]n1i11n即rjkZijZjk有rij1，rjkrkjn1i1i1,2,...,nj1,2,...,pk1,2,...,p2.3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,可求得的p个特征根g(g1,2,...,p),1将其按大小顺序排列为12p,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。
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。
国赛B (1)3
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要本文通过建立出租车资源匹配模型，解决出租车补贴的问题。
针对问题一：首先，选取代表性城市以北京为研究对象，将其划分为六个区，利用滴滴打的智能出行平台对其七天中的6点、7点、8点、12点、18点、19点六个时间点、六个区的打车难易程度和被抢单时间的数据进行统计。
因难易程度和被抢单时间在此软件上均有三种情况，所以，通过难易程度和被抢单时间建立权重模型，得到比较综合的数据，由六个时间点、六个区的综合数据组成6⨯ 6矩阵，求其特征根，取特征根绝对值最大的数分别为1λ、2λ ，求两个数平方和的算术平方根为匹配度，利用MATLAB 做匹配度随时间的变化曲线，得到匹配度随时间的分布规律（见图1）。
选取北京、西安、武汉、南京、深圳五个城市计算其九月七号的匹配度，利用MATLAB 程序得出匹配度与不同城市之间的图像（见图2）。
针对问题二：1．问题重述1.1问题背景出租车是市民出行的重要交通工具之一，“打车难”是人们关注的一个社会热点问题。
随着“互联网+”时代的到来，有多家公司依托移动互联网建立了打车软件服务平台，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通，同时推出了多种出租车的补贴方案。
1.2待解决问题(1) 选取合适的指标，分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。
(2) 分析不同的出租车补贴方案是否有利于“缓解打车难”？(3) 若创建一个新的打车软件服务平台，怎么样设计补贴方案，并论证其合理性。
2．问题分析2.1问题一分析问题一要求分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度，即通过合适的指标对不同时间不同地区的出租车资源进行分析，进而求出供求匹配程度。
纵观全题，本文选择国内市场占有率比较大的滴滴、快的打车软件，从苍穹滴滴快的智能出行平台上人工读取数据，得到数据附表（），选取各城市打车难易程度和被抢单时间指标，根据软件统计数据，构造不同系数矩阵，由各矩阵最大特征值定义匹配度评价模型，借用匹配度模型分析不同时空的出租车资源的供求匹配程度。
“互联网+”时代的出租车资源配置--数学建模
“互联网+”时代的出租车资源配置摘要本文围绕互联网时代出租车资源配置问题，对不同时空出租车资源供需平衡程度、打车公司补贴措施对打车难的影响、设计新补贴方案等问题分别建立了模型，并对结果进行了详细的分析。
针对问题一，首先分析了不同时段出租车空驶过程次数和空驶等候时间统计数据，建立出租车空驶模型，计算出不同时间段的空驶率，并给予建议：在早高峰期应当适当增加出租车的数量。
然后又研究了城市出租车网络的运营特性与载客和空载阶段的出租车路径选择行为特征，分析了固定需求条件下出租车运营网络的供需平衡关系，建立了城市出租车网络供求匹配平衡模型，以客观地反映驾驶员的搜客行为规律，并针对模型结构特征设计了模型求解的迭代求解算法。
最后通过简单的算例分析，证实了算法的有效性。
针对问题二，建立顾客满意度模型，分析了影响顾客满意度的几个主要因素，首先介绍了出租车司机占比和顾客占比的变化规律，重点讨论了司机积极度对满意度的影响，并根据现阶段各打车公司的补贴措施分析了计算结果，并得出结论：各公司的补贴措施对打车难确实有帮助。
针对问题三，在第二问的基础上建立优化模型，同时控制出租车空载率保持恒定，并利用MATLAB编程，得到最佳的补贴方案。
然后对模型检验，论证了模型的合理性。
最后，对模型进行了评价，分析了模型的优缺点，并针对解决打车难问题给出了合理的建议。
关键词：空驶率供求匹配平衡迭代算法满意度一、问题重述1.1问题背景随着经济的快速发展，人们对出行的要求也变得越来越高，出租车是逐渐成为出行的必备工具，然而“打车难”却发展成为一个社会的热点问题。
伴随着“互联网+”时代的到来，许多家公司以移动互联网为基础建立了打车软件服务平台，方便了乘客与出租车司机之间的信息互动，为了使人们更多的使用打车软件，打车公司同时推出了多种出租车的补贴方案。
1.2需要解决的问题(1)试建立合理的指标，并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。
(2)分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助？(3)如果要创建一个新的打车软件服务平台，将设计什么样的补贴方案，并说明其合理性。
“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进步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进步。
本文将盘绕展开论述，探讨其特点、优势和挑战，以及将来进步的可能性。
一、的特点1. 个性化服务：通过互联网技术，出租车企业可以依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，防止空车行驶、重复竞争等问题，提高车辆利用率和效率。
同时，司机也可以通过挪动终端实时接收调度信息，缩减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，缩减拥堵和交通事故发生的可能性。
二、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缩减空驶里程，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估计到达时间，提前做好出行筹办，防止等待。
3. 增进共享经济：通过，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，缩减了车辆数量和交通拥堵，推动城市交通的可持续进步。
三、面临的挑战1. 需要政府的政策支持和监管：出租车资源的合理配置需要政府的政策支持和监管，例如出租车配额管理、拼车服务的规范等等。
《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。
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%。
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2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛下载）。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括、电子、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的报名参赛队号（12位数字全国统一编号）：参赛学校（完整的学校全称，不含院系名）：参赛队员 (打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：日期： 2015 年 09 月 13 日赛区评阅编号(由赛区组委会填写)：2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页送全国评阅统一编号（由赛区组委会填写）：全国评阅随机编号（由全国组委会填写）：2015高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目：“互联网+”时代的出租车资源配置 (B)关键词：线性回归层次分析 MATLAB摘要“互联网+”时代的出租车资源配置模型是针对人们对出租车的需求以及一系列的出租车补贴来解决，来共同解决人们“打车难”的问题。
由于出租车供求匹配，以及一系列的补贴方案涉及到可行性的问题，运用数学知识和经济学的知识做出相应的解答和论证。
针对问题一，结合附表1进行图表形式展示、线性回归分析、问题的层次分析以及用程序处理数据，充分展示了不同时间段、不同人员流量和不同人员结构对出租车的需求匹配。
针对问题二和三，运用层次分析原理，结合附表2数据以及经济学知识充分对出租车的补贴进行了论述，运用最优化的方式制定了补贴方案。
一、问题重述引言随着城市化程度的不断加深，城市居民的出行问题也成为了人们所关心的热点问题，就拿打的来说，出租车司机由于没有赚头，不愿意跑冤枉路，导致有的人外出打不到车，出租车司机“载不到人”。
为了解决此类事情的发生，出租车公司依托互联网建立了的车服务平台，对出租车司机做了相应的补贴，有效缓解了市民出行“打车难”问题，实现了乘客与出租车司机之间的信息互通。
问题的提出(1) 建立合理的指标，并分析不同时空出租车资源的“供求匹配”程度。
(2) 分析各公司的出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助(3) 如果要创建一个新的打车软件服务平台，你们将设计什么样的补贴方案，并论证其合理性。
问题分析(1)对于问题一中的建立相应的指标，分析在不同地点不同时间的出租车“供求匹配”程度，可以根据调查的出供求匹配，不同的地点由于受人流量和人员结构分布的影响，出租车的供求程度不相同；不同的时间段由于人流量不相同，导致供求不同。
(2)对于问题二过推行补贴方案对“打车难”的帮助，主要使通过燃油补贴来鼓励出租车司机多跑路去接待需要打车的人，从而缓解打车难问题。
(3)对于问题三创建打车服务平台，设计合理的补贴方案，能让打车难问题得到有效解决，这涉及到出租车公司的规划方案，只有合理公平的规划才能让更多的出租车司机去应用这个服务平台，问题从根本上得到解决。
二、模型假设假设一天中不同时段人们对出租车的需求不同以停在服务区的车辆数量的波动为例，分析一天中不同时段人们对出租车的需求变动。
如果加上现在人口增加比较快，假设一天中不同时段人们对出租车的需求符合线性回归模型^y=-aX+b，那么所有的点都将会有向下移动的趋势。
如图2-3图2-3回归直线假设人口流量对出租车需求呈正比以人口流量多的市中心和人口流量比较少的郊区为例，设人口流量多的市中心对出租车的需求多，相反针对人口流量少的郊区而言，对出租车的需求就少。
假设人员结构对出租车的需求呈比例一般人员结构大体分为四个部分，高收入人员、中等收入人员、低等收入人员和其他人员四类。
假设各个结构的人员对出租车的需求程度成一定的比例关系。
假设燃油补贴、软件打车补贴对“缓解打车难”有一定的帮助设Q 为出租车司机的运营投入量，P1和P2分别为燃油的价格和燃油补贴，则符合Q = k 12P P 关系模型，针对这一模型做出具体线性分析。
另外，软件打车服务平台补贴的应用，可以适当的缓解打车难的问题。
软件打车服务平台的补贴方案企划（1）推广阶段：1月1日，使用我们的新软件打车乘客立减10元，司机立奖10元。
2月2日，使用我们的新软件打车乘客返现5—10元，新司机首单立奖50元。
2月22日，使用我们的新软件打车乘客按付费的50%返现。
3月3日，使用我们的新软件打车乘客每单随机减免所付费用的40%。
设打车应该付费为n ，实际付费为m,则：m=n-40%n. 3月23日，使用我们的新软件打车乘客返现3-6元。
（2）使用软件用户达到一定数目时：5月15日，但从今日起，每次打车用了多少钱就有多少积分，当积分达到200分时，即可获得一次10公里以的免费乘车。
7月7日，软件司机端补贴降为2元/单。
在上下班高峰时段，交通不太顺畅的地方，补贴为3元/单。
8月15日，从今日起，每天接单超过40单的，按每单所收费用的5%给予奖励。
另外，在郊区或者人流量相对较小的地方，每天超过20单的，按每单所收费用的8%给予奖励。
三、符号说明四、数据处理与模型求解求出服务区的各项平均值用x =n f计算各项的值：用C++计算程序语句查看附录1进入服务区的出租车的数量的平均值为：11辆出去服务区的出租车的数量的平均值为：13辆每一时刻停靠在服务区的出租车的数量的平均值为：18辆画出出不同时刻的出入以及停靠车辆情况图4—1图4-1反映服务区不同时段的出/入服务区和停在服务区的车辆数目的起伏变化情况。
一天中不同时段出租车出/入服务区变化情况在一天中，不同时间段上，人们对出租车的需求程度不一样，在7:00到9:00这个时间段、12:00到13:30这一时间段和17:00之后这3个时间段人们对车的需求达到高峰，则由在进入服务区的车辆数和出去服务区的车辆数可以以间接的反映人们对出租车的打车需求，如图4-2图4—2图4-2可以分为不同的时间段，在服务区出入出租车辆数的波动情况可以看出供求关系。
在7：30到9:30之间的波动不是怎么大，反映了早上人们打出租车的人数很多，也比较明显。
在11:30到13:30波动比较大，正处于中午上下班的高峰期，出租车的需求量大，许多乘客往往坐不到车，同时反映出去服务区车辆与进入服务区的车辆活动流量很大。
一天中不同时段出租车出/入服务区变化情况图4—3图4-3反映停在服务区的车辆的变化情况。
针对一天中停在服务区的出租车的数量而言，从早晨的7：30到9:30波动比较大，也是出于高峰期，停靠比较少；12：00到14：00，波动比较大，正处于中午上下班的高峰期，出租车的需求量大，停在服务区的车辆数量的波动会比较大。
直线回归分析针对一天中在服务区的车辆变化情况建立如下线性回归分析，则符合^y=-aX+b，时间停在服务区车辆/辆y t t^2ty7:3026-10100-2608:0028-981-2528:3027-864-2169:0028-749-1969:3036 -636-216 10:0035-525-175 10:3028-416-112 11:0017-39-51 11:3013-24-26 12:009-11-912:30500013:00411413:3082416 14:00133939 14:301941676 15:001852590 15:3020636120 16:0021749147 16:30986472 17:00598145 17:3031010030∑346 0 770 -874表4-1预测以后的时间里，停在服务区车辆的变化情况，由表4-1可建立一个直线回归分析，当∑t=0时，^y=-aX+b，其中∑y=na；∑ty=b∑t^2运用表中的数据和C++程序处理可得a=；b= ，程序结果详见附件2由此可以得出^y=用MATLAB画出图像可得图4-4图4-4人口流量对出租车需求的影响在大都城市中，位于市中心的人口流量比较多，因而对出租车的司机来说之一种比较好的赚钱地方。
若一个城区的的出租车的总数量一定时，以郊区和市区中心的为例。
位于市中心的人流量比较大，往往有很多人就打不到车，从而出现出租车供不应求的情况；相反位于郊区的人流量比较少，出租车相对比较轻松。
以郊区和市中心对出租车的需求比例如下图4-5图4—5图4-5可以看出市中心与郊区的之间人流量的对出租车的需求不同，市中心的人比较密集，对出租车需求大，在出租车总数量不变（略去其他因素干扰的情况之下）形成一种出租车供不应求的状况。
人员结构对出租车需求的影响一般人员结构大体分为四个不分，高收入人员、中等收入人员、低等收入人员和其他人员四类。
各个不同结构的人员对出租车的需求程度成一定的比例关系。
如图表4-2和图4-6表4-2图4-6在图4-6和表4-2可以明显的反映出各个阶层人员打出租车所占的比重和打车的人数和不打车人数的比重。
从直观上看，从中高收入人员打车的所占的比重远比中等收入和低等收入人员高。
燃油补贴对“打车难”的影响燃油补贴是出租车公司对缓解打车难出台的一种政策，有效缓解了城市里的打车难问题。
假如出租车司机的平均每天的接待打车人次为Q，燃油补贴每升为补贴金额1P（升/元）接待人次40606567717577（Q）耗油量（L）305060708590100180300360420520540600油费（P1）总收入280380420450550580620相关性分析∑Q（i）= 378，∑P（i）=∑P（i）*P（i）=∑P（i）Q（i）=346Q =100P +10（<=P<= ）Q =100P-15 <=P <=1)司机的总收入跟燃油补贴之间有着很大程度的关系，燃油补贴可以调动司机接待乘客的积极性，对缓解城市“打车难”有着显著作用。
软件服务补贴对“打车难”的影响软件服务平台的应用，方便了许多乘客，从某一种意义上缓解了打车难的问题。
在上下班高峰期，打车的人比较多，不打车的当然也多，交通工具也很多，造成了道路拥堵，出租车司机有客人，但是载客数量却少，因而出现了在某些道路拥堵的地方出租车司机拒载的情况。