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2.
网约车作为一种颠覆性的业态出现在人们的视野当中,为乘客的出行带来了便利性。但是,这对传统出租车行业带来了极大冲击。如何平衡二者当下关系,减少冲突,在发展中实现共赢,具有重要的社会意义。本文梳理了传统出租车和网约车的发展历程,详细阐述了二者的业务模式和经营模式,厘清了传统出租车与网约车之间的关系,同时,文章给出了网约车未来发展的趋势。这既可以对传统出租车行业改革提供参考,也可以为网约车行业的建康发展提供借鉴。 相似文献
3.
现有的出租车合理规模是根据出租车分担率计算得出的,但分担率在调查过程中受抽样比
例、调查方式等因素的影响而存在较大误差,而且现有的出租车规模计算模型均未考虑非正规出
租车分担了部分客运需求的事实,导致规模计算结果普遍偏低。为减少计算偏差,采用全数调查
的方法,并结合出租车计价器的原始数据,直接测定出租车的日均载客人次、运营次数及单次载
客人数等指标,提出在出租车有效行驶里程计算模型中不再考虑出租车分担率指标;基于非正规
出租车客观存在而引入了非正规出租车承运比例指标,建立基于供需平衡的现时出租车合理保有
量计算修正模型。最后通过实证分析验证了修正后的模型是合理和实用的,有利于抑制非正规出
租车非法营运和城市出租车行业的健康发展。 相似文献
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准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差(MAE)为9.841,均方根误差(RMSE)为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R2(R2 _adjusted)为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。 相似文献
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2008年,厦门公交集团有限公司成立了“学雷锋志愿服务队”。2013年这支志愿服务队伍创新升级为“小黄帽”文明交通志愿服务队,并设计了“小黄帽”专属的卡通人物形象安安和巴叔,创作了主题曲《爱暖这座城》。2014年底,“小黄帽”志愿服务队以总分第三名的成绩通过团市委“一团一品一特色”答辩,成为厦门市重点培育的十支专业志愿者队伍之一。目前,这支队伍共有成员1600多人,大多数是一线公交车、出租车和网约车驾驶员。 相似文献
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出租汽车点多面广,分散流动,从业人员复杂,如何把松散型的经营行为实现有效动态监管,河南焦作晨运公司近年来不断创新,积极探索出租汽车行业管理新经验,努力提升服务水平,经过长期的摸索和积累,逐步建立起了一套符合公司实际和特点的经营管理模式,成为河南省的出租车规范管理标杆企业。 相似文献