基于动态时空特征关联规则的多种服务类型网约车补贴策略研究

为了帮助网约车企业研究时空特征与不同服务类型需求的关联规则,在不同时空特征下选择最优补贴策略;采用了Apriori算法对不同时空特征的多种服务类型需求进行关联规则研究;分析了不同时空特征下的企业与乘客博弈情况,基于关联规则结果制定补贴策略,实现精细化运营.首先,根据双边市场理论,对多种服务类型网约车在不同时空特征下的需...     

政府介入下城市出租车出行方式选择的演化博弈分析

网约车诞生于共享经济的潮流之中,低廉的价格优势使其进入出租车市场后就占据了大量市场份额并与巡游出租车形成激烈竞争,导致发生巡游出租车罢工等事件。为维持市场的稳定,政府开始介入。文中通过研究乘客对于网约车与巡游出租车的出行选择构建演化博弈模型,考虑政府介入因素,分析出租车出行方式选择的演化博弈。结果表明,政府管制力度大小会对出租车出行方式选择的演化稳定结果产生重要影响。     

基于系统动力学的网约车准入条件政策仿真研究

为分析网约车准入条件政策的实施对网约车数量以及城市机动车出行量的影响,针对网约车规制政策问题的特殊性,首先运用Bertrand博弈理论构建了网约车与出租车的价格博弈模型,分析了网约车与出租车的博弈关系、最优价策略以及网约车系统各要素之间的影响关系。其次,在明确博弈变量的逻辑关系后,运用系统动力学方法,构建了以网约车为核心各因素之间相互影响的准入条件政策仿真模型。通过对现有准入条件政策的深入研究,将其归纳为车辆特征限制和司机户籍限制两方面,剖析其对网约车数量和城市机动车出行量的影响。然后,在此基础上结合博弈模型中变量的逻辑关系,绘制了因果关系图和存量流量图。通过调整政策参数,对比准入条件政策实施前后网约车数量和城市机动车出行量等变量的变化趋势。最后,以天津市网约车准入条件政策为例对模型进行了实证分析得到了仿真结论。仿真结果表明:限制车辆特征和司机户籍间接地规制了网约车数量;随着网约车数量的减少,私家车上路数量逐渐增大,城市机动车出行量也逐渐随之增大,从长远来看,不利于缓解城市交通拥堵。网约车的使用对缓解交通拥堵具有积极作用,不能盲目跟风,各地应根据自身实际情况合理制定网约车的准入条件政策,有效地引导网约车的发展。     

基于SEM模型的网约车乘客安全感知建模与分析

近年来,网约车快速发展,但其运行过程中隐藏的乘客安全问题愈发凸显.为探究乘客对于网约车乘坐过程的安全感知情况,利用鱼骨图将安全问题划分为交通安全、信息安全、人身财产安全3个维度,并以此为基础设计并进行问卷调查.为刻画不同潜变量之间的复杂关系,构建了基于结构方程模型(SEM)的逻辑框架,揭示了个人特征、事故经历、安全知识以及冒险倾向等因素对网约车乘客安全感知的影响路径及显著性.结果表明,乘客的安全知识、事故经历以及冒险倾向对网约车乘客的安全感知有显著的直接影响;性别、收入水平等个人特征亦显著影响网约车乘客的安全感知.研究结果可为网约车安全管理相关政策的制定提供理论依据.      

网约车和传统出租车的博弈分析

传统出租车一直是城市交通的重要组成部分,满足了相当一部分市民出行需求,但是随着移动互联网的普及,网约车横空出世,近年来,滴滴打车等网约车平台层出不穷,成为了人们出行的一种新型交通方式,为人们的出行提供了极大的便利。文章应用博弈论中的合作博弈和非合作博弈模型,分别对网约车和出租车进行博弈分析。研究结果表明,网约车和出租车双方进行合作博弈所获得的利润大于非合作博弈时的利润,从而得出结论双方应该进行合作,从而达到共赢。最后根据研究结果,提出还需要一系列更完整的规章制度去减少网约车存在的一些风险,以合作思维,创立出租车生态圈。     

网约车服务质量评价研究

服务质量是网约车平台公司生存发展的保证,优质的服务有利于网约车行业健康持续发展。为科学评价网约车服务质量,文中根据网约车的特点,基于乘客视角,从有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性五方面构建网约车服务质量评价指标体系,应用SERVQUAL评价模型对重庆市网约车服务质量进行评价,并以此为依据提出了服务质量改进措施。     

基于云端AI的网约车接驳指示灯设计与研究

本文提出一种基于云端AI智能的网约车接驳指示灯的设计与研究方案,通过云端对网约车上的指示灯进行相应智能控制,使得网约乘客可以快速、精准地找到对应的车辆,节省了网约车驾驶员及乘客的寻找时间,提升了大众出行效率。     

网约车安全预警机制探析

针对我国网鈞车平台在安全预警机制方面存在的漏洞以及网约车安全预警机制建立的必要性,提出建立网约车安全预警机制;基于交通运输部介入安全预警机制的目标,实现警企联合,建立快速预警和防范播报机制,提出网约车安全预警机制的全面规划管理,做到合理维护乘客、驾驶人、平台三方的权益,保障公民的人身财产妥全,将危险损害程度最小化以求避免危险事故的发生,同时助力网约车行业健康发展。     

基于三方合作博弈的网约车联盟收益分配研究

针对各种网约车都在以自己的营销方式和管理手段来抢占网约车市场,导致网约车市场发展不平衡问题,采用合作博弈理论系统分析滴滴出行、神州专车、优步在网约车市场中的收益情况.以Shapely值模型为基础,考虑资源投入、风险水平、客户满意度等影响因素,对收益分配模型进行优化,并通过算例分析,验证优化模型的合理性.     

职住地建成环境对网约车通勤出行影响研究

网约车通勤出行比例日益增长,对城市交通运行产生冲击.通过研究影响网约车出行需求的建成环境因素,可以为网约车需求管理提供重要参考.考虑到空间变量的竞争和溢出效应以及误差变量的空间相关性,构建将空间滞后和空间误差同时纳入考虑的空间杜宾误差模型,利用深圳市滴滴出行平台的网约车早晚高峰通勤出行信息,以交通小区为地理单元度量建成环境变量,研究职住地建成环境与网约车通勤出行的空间相关关系.结果表明,居住地与就业地的建成环境对网约车通勤出行的影响存在差异,居住地影响因素更多,而就业地因素的影响程度更大,其影响因素相关系数绝对值是居住地对应因素的2倍以上;由于存在空间溢出效应,增加公交站点数量可以在空间上更大范围地减少网约车通勤需求,促进绿色出行方式的选择.      

万顺叫车:创新发展 安全出行

正网约车如何保障乘客安全备受各方关注,万顺叫车以网约车新模式给出了一个答案。日前,万顺叫车在深圳总部召开媒体见面会,提出"合伙人制度"让司机成为股东、让平台成为司机创业家园的新模式,增强网约车司机的归属感,从而为乘客提供更优质的服务。据了解,万顺叫车于2016年9月22日在深圳注册成立,截至11月20日,万顺叫车已在全国272个城市设立了360多家分公司及20000多个服务站,获颁154城网约车经营许可。     

多场景模式下网约车与巡游车运营特征差异及调度策略研究

基于厦门市出租车的GPS数据、订单数据以及路网、行政区和蜂窝网格空间矢量数据等,提出了多源数据预处理规则,构建了出租车运营特征指标体系,探究了常态化和疫情条件下出租车的运营特征和需求时空分布情况.研究表明:厦门市80%网约车与巡游车的订单运距分布在10 km以内,而在长距离出行时居民更倾向于选择网约车;出租车需求热点区域主要集中在重要交通枢纽、居住区、商业区、景区和高校等地;网约车的日均载客次数、平均运距和运行时长均高于巡游车,空驶率低于巡游车;城市中心区域网约车和巡游车订单量相对均衡,由内向外均衡性逐渐变差,以网约车为主;网约车订单量在工作日呈双峰特征,在非工作日和节假日期间呈单峰模式,而巡游车订单量在08:00达到较高水平后保持相对稳定状态;2020年后疫情时期巡游车的空驶率显著增加,而网约车的空驶率保持相对较低且稳定的状态.研究有助于精准提升多场景模式下城市出租车行业供需动态平衡、运营服务水平和乘客出行满意度.     

基于深度学习的网约车需求预测研究

网约车需求预测是一个典型的时间序列预测任务,准确的网约车需求预测能够辅助网约车平台合理地派单和规划路径,从而降低网约车的空驶率,具有重要的研究意义。文章利用长短时记忆模型（LSTM）及门控循环单元（GRU）进行网约车需求预测,对比了同一地区休息日和工作日,一周和一个月内的网约车需求及其变化,构建基于LSTM和GRU的需求预测模型,使用历史数据对未来需求进行预测,使用Geohash代码对西安市进行区域划分,对数据和划分的网格进行匹配得到汇总数据,采用线性模型进行对照试验,结果表明,LSTM和GRU在网约车需求预测中的表现优于线性模型,二者相比LSTM预测精度更高。     

基于PEST分析的纯电动汽车作为网约车竞争环境研究——以三四五线城市为例

网约车合法化后,具有运营成本低、环境友好等优点的纯电动车进入网约车市场。但在三四五线城市,纯电动网约车的渗透率比较低。为了推动纯电动汽车进一步进入网约车市场,基于网约车市场和纯电动车特点,借助政治、经济、社会、技术（Politics Economy Society Technology, PEST）分析法从政策、经济、社会和技术四个宏观环境对纯电动车作为网约车在三四五线城市竞争环境进行分析,研究制约纯电动网约车在三四五线城市发展的宏观因素,并针对性提出纯电动网约车的发展建议及措施,即地方政府通过制定宽松政策和合理规划充电设施鼓励纯电动汽车的使用;网约车平台采取降低挂靠费用、差异化服务价格等措施,引导驾驶员和客户使用纯电动网约车,从而提高纯电动汽车在三四五线城市网约车中的渗透率。     

网约车价格规制研究

网约车在市场上的发展不仅需要支持和鼓励,也需要控制管理,若网约车的定价不受政府管控,在网约车与乘客信息不对等的情况下,加上其负外部性,势必成为垄断性行业。为避免这一现象的产生,文中通过对相关文献的研究,得出网约车需要一定的价格规制,同时允许地方政府各自对本地的网约车享有自主的规制主权,以免出现"水土不服"。     

基于GIS的网约车乘客安全状态监测模型研究

为提供网约车乘客及时可靠的救险援助,防范网约车司机侵害乘客案件的再度发生,研究基于"潜在危险区域"的多参数安全状态监测模型.从地理时空角度,分析案件发生的区域和时间特征,基于其时空规律,提取城市"潜在危险区域",构建车辆OD距离、异常速度、行驶时间等因子,同时结合乘客信息,实时综合分析乘客安全状态.以南通市港闸区为例,以出租车轨迹、兴趣点、OSM开源路网以及城市影像等作为实验数据,实验结果表明,模型能够有效监测出车辆在"潜在危险区域"内行驶时车辆的异常行为,当不设立"潜在危险区域"时,模型能够准确地识别出司机的异常驾驶,如绕行、异常停止等,实验精度达到92.06%,其中绕行判别精度为90.57%,异常停止判别精度为100%,证明研究的模型能够取得较好的监测效果.      

网约车市场的发展现状及展望

正过去,网约车市场以互联网企业互相厮杀为主,随着主机厂对出行市场重视度的提升,市场逐步形成滴滴"一超",主机厂出行平台多元发展的局面。网约车市场发展回顾2016年网约车市场合法化,2017年进入快速发展期,2019年宏观经济放缓,政策趋严,市场交易规模增速放缓,进入规范调整期。从基本层面看,整个网约车市场仍有较大的发展空间。政策方面,国家对网约车由粗放式管理逐步进入了精细化、     

政策

正交通部将建立网约车监控平台和行业黑名单网约车新政实施一周年来,已有133个城市公布了落地细则,19家网约车平台公司获得经营许可,发放了10万本网约车驾驶员证。下一步将从3个方面继续推进深化出租车改革,其中包括对仍存在的打车难、打车贵等问题组织第三方评估,建立全国网约车监控平台,会同有关部门研究理顺出租车价格形成机制,建立行业黑名单制度和市场退出的机制等。在网约车改革推进的同时,有群众反映部分城市由于涉及到不合规车辆和人员     

基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression,DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明：(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,...     

基于博弈论的新能源汽车骗补行为分析及对策研究

新能源汽车产业是国家战略新兴产业之一,近几年来在政府的大力支持下,实现了从无到有的发展历程。虽然学术界对补贴政策在促进战略性新兴产业发展中的重要作用已做了大量研究,并一致认为补贴政策对新兴产业的发展十分重要,但在政策的实际实施当中,新能源汽车行业却发生了大规模的骗补问题,这几乎否定了补贴政策的有效性和补贴机制的完善性。本文通过构建政府补贴与企业行为的动态博弈模型,分析政府补贴政策失效的原因和影响因素,得出以下结论:在新能源汽车发展之初,政府希望通过巨额补贴来迅速发展新能源汽车产业,刺激企业投资,提高产量,扩大市场规模,但在政府的惩罚力度较低和几乎不进行核查的情况下,企业几乎都选择了骗补行为。在市场经济的作用下,这是企业的理性行为造成的社会非理性结果,对此,文章通过不完全信息动态博弈模型对骗补问题进行分析,得出了企业选择骗补行为的概率与比例,最后提出了有助于完善政策、提高补贴政策有效性的建议。