城市交通管理中的出租车规划模型_丁浩

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1、第38卷第6期数学的实践与认识Vol.38No.62008年3月MATHEMATICSINPRACTICEANDTHEORYMarch,2008城市交通管理中的出租车规划模型丁浩(河海大学商学院,江苏南京210098)摘要:最佳数量的确定和价格的制定是城市出租车规划中的两个核心问题.对影响出行强度的市区人口和建成区面积分析建立了出行总量预测模型,再通过分析出租车最佳数量与出租车运营里程的关系,得出出租车最佳数量的预测模型.在出租车最佳数量模型的基础上,分析出租车数量的差异和差异产生的原因,给出了出租车定价判断模型,为出租车定价机制的调整指明了方向.最后以长沙市为例进行了实证分析.关键词:出租车

2、规划;出行强度;出租车最佳数量预测模型;出租车定价机制1引言近年来,随着城市经济的发展,人口数量的增加,城市居民对出租车的需求越来越大.但是,由于在城市交通管理中缺乏有效的出租车规划,使得一些城市的出租车市场出现混乱的局面:一方面城市居民反映出租车价格偏高,另一方面出租车司机却抱怨劳动强度大、收入相对偏低.如何确定最佳数量、如何判断与完善定价机制成为出租车市场改革的首要任务,也正是出租车规划所要解决的两个重要问题.2问题分析出租车最佳数量的确定过程如图1所示,首先通过搜集调查城市居民出行特征,得到出行强度(或出行总量)的数据,其中居民乘出租车出行的部分构成了“出租车每日分担的出行总量”.再利用

3、城市居民平均乘坐出租车出行的里程、出租车平均每趟载客人次数计算出“出租车每日有效运营里程”,从而描述了出租车在非空驶状态下运营的里程数.在此基础上,引入空驶率的数据可以得到“出租车每日运营里程”.由于出租车的主要客流产生于白天,因此出租车最佳数量的确定只需保证满足居民白天的需求,综合考虑每辆出租车白天运营的时间、平均行驶速度、平均运营效率(除去非运营所占用的时间,如交接班、加油图1出租车最佳数量等)、出车率等因素,即可计算出出租车的最佳数量.确定示意图在出租车最佳数量模型的基础上,要解决出租车定价问题首先要对当前定价机制的合理与否有一个明确的判断.一般来讲,计算得出的出租车最佳数量与现有出租车

4、数量、当前空驶率对应的出租车拥有量之间会有一定的差异.排除误差因素,若差异比较大,则反映了出租车市场存在的一些问题,解决这样的问题首先需要分析收稿日期:2006-10-236期丁浩:城市交通管理中的出租车规划模型95判断差异产生的原因.如果仅是由出租车投放数量的过多或过少造成,则通过城市交通管理部门减少或增加出租车的数量即可;如果不是或不仅是由投放数量的不合理造成,则需对当前所采取的出租车定价机制进行调整.3模型建立基于对出租车规划中两个核心问题的分析,依据上面的分析思路,建立出租车最佳数量预测模型和出租车定价判断模型如下.3.1出租车最佳数量预测模型3.1.1模型一:城市居民出行总量预测由于

5、城市居民出行强度的数据来源于对城市居民出行特征的大规模调查,缺乏同一城市连续多年的居民出行强度时间序列数据,因此,选取我国其他城市尤其是规模相近城市的居民出行强度数据,采用截面数据,建立多元回归模型,并通过预测出行强度各解释变量的值来预测出行强度.出行强度预测值与城市市区人口预测值的乘积即为城市居民的出行总量预测值.1)出行强度影响因素模型根据我国各城市居民出行调查资料,初步认为城市的人口总量,经济发展水平,建成区面积影响着居民的出行强度,各影响因素与出行强度之间存在着线性相关关系,可以建立多元线性回归方程.选定城市市区人口规模、城市市区GDP、城市建成区面积为解释变量,居民出行强度为被解释变

6、量,建立多元线性回归方程为:D=U0+U1P+U2GDP+U3S+X(3.1)其中,D为出行强度,P为城市市区人口总量,GDP为城市市区GDP,S为建成区面积,U0,U1,U2,U3为待定系数,X为随机误差项.利用SPSS软件,采取向后筛选策略对各城市出行强度资料进行统计分析,剔除回归系数不显著的变量,重新建立方程,通过回归方程与回归系数的各项统计检验后,确定出行强度影响因素模型.2)市区人口灰色预测模型GM(1,1)灰色预测模型是一阶、一变量的单序列线性动态模型,主要用于对时间序列数据的预测,依据城市市区人口的历史数据预测未来人口数量,在中短期具有较高的精度.(0)(0)设目标城市市区人口n

7、年历史数据为:X(i),i=1,2,…,n,对X(i)各项做累加生成,i(0)(1)(0)(1)得到X的1-AGO序列,即X(i)=∑X(k),i=1,2,…,n.对数列X建立预测模k=1[1]型的白化形式方程并用最小二乘法求解,得到预测未来t年人口总量的GM(1,1)预测模型为:^(1)(0)u-aiuX(i+1)=X(1)-e+(3.2)aa模型建立后,若能通过关联度检验、后验差检验和残差检验