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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。 相似文献
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正在滴滴、美团、高德、携程四大平台商战正酣之时,万顺叫车凭借积蓄多时的势能多方位出击市场,市场格局更添变数。面对重围,谁能杀出一条血路,掌握网约车行业话语权,引人关注。自2016年网约车新政实施以来,网约车行业就逐步走向了规范化发展的道路。要想在网约车 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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正不久前,空姐深夜搭乘网约车遇害事件再次引发全社会对于网约车安全问题的关注和讨论,更是将网约车平台营运资质问题推向舆论至高点。从5月7日到5月11日,交通运输部微信公众号以每日一篇的节奏连续发布了5篇涉及网约车的评论文章,力度可谓罕见。5月7日,交通运输部发表《交 相似文献
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正随着网约车业务模式逐渐多样化,消费者出行观念也在转变,尤其年轻消费者对共享化的接受程度越来越高,从长期的角度来看,网约车的未来是向好的。网约车市场交易规模展望在过去几年,网约车市场一直保持着快速发展的态势,2019年由于受到宏观环境的影响,网约车市场进入了调整期。受到新冠疫情的冲击,威尔森预测2020年网约车市场交易额将下降 相似文献
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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、 相似文献
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《公路交通科技》2018,(12)
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。 相似文献
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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. 相似文献