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“互联网+”服务平台中的供求匹配程度测定与优化方案

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“互联网+”与打车软件服务平台的应运而生,实现了各种数据信息的互通、给我们在出租车领域提供了很大的研究空间,但“打车难”的问题依然没有得到彻底解决。对此,本文从打车软件服务平台入手,利用 MATLAB 进行数据挖掘,综合经济学供求理论常识与各种外部客观社会因素,运用相对精确、有效的综合权值法建立合理的出租车“供求匹配”程度模型、并对北京20个区域进行全天候的宏观分析、微观分析以及相关系数分析。同时,为深入探讨“打车难”的问题,我们也对当今打车软件服务平台提出的补贴方案进行了定性与定量研究,并在运用 Douglas 改进模型进一步对补贴方案进行综合量化的基础之上,构建百分比定量分析模型,以此来细致探讨现有补贴方案对“缓解打车难”问题的帮助。最后,在对现有方案的分析与总结的基础上,通过建立古诺模型、突破乘客与司机间的局限、引入竞争公司,全面考察三者的效益,最终得到新的补贴政策。

张肇耕

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首都经济贸易大学

供求匹配程度模型 Douglas 改进模型 百分比定量分析模型 古诺模型 LISER 滴滴快的智能出行平台

2016

科幻世界杂志社

影响因子:0.101
ISSN:1006-0510
年,卷(期):2016.(8)
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