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标题 基于灰色关联神经网络的出租车资源配置供求匹配研究
范文

    贺小丽+郭欢+乐朦+李明+李家越

    摘 要:本文通过对某打车软件后台所抓取的数据信息为依据,采用灰色关联度分析、神经网络算法等理论知识,借助MATLAB软件编程,以武汉市为例对出租车市场的相关问题进行了系统分析研究。

    关键词:空驶率;灰色关联分析;神经网络模型

    中图分类号:U492 文献标识码:A

    1.出租车市场供求匹配灰色关联度模型和神经网络模型

    1.1 灰色关联度分析理论

    灰关联分析是基于灰关联空间而建立的一种分析方法,较好地融合了距离空间与拓扑空间的特点。对一个抽象的系统或现象进行分析,首先确定反映系统行为特征的数据序列,还需进一步明确影响系统主行为的有效因素。有了系统行为特征数据和相关因素的数据,即可作出各个序列的图形,从直观上进行分析。具体数学描述如下:

    1.2 神经网络理论

    人工神经元的结构模型,它是一个多输入单输出的非线性阈值器件,其中x1,x2,…xn表示神经元的n个输入信号量;w1,w2,…,wn表示对应输入的权值,它表示各信号源神经元与该神经元的连接强度;A表示神经元的输入总和,它相应于生物神经细胞的膜电位,称为激活函数;y为神经元的输出;θ表示神经元的阈值。

    2.实例分析

    2.1 数据的抓取和数据分析

    数据采集步骤:

    第一步,下载安装Firefox浏览器。

    第二步,打开Firefox浏览器的菜单栏,在窗口最上方,点击鼠标右键,选择“菜单栏”。

    第三步,选择工具——Web开发者——浏览器控制台,点击“网络”,则会显示所有Firefox的通信消息。

    第四步,打开Firefox浏览器,输入滴滴快的智能出行平台网址(v.kuaidadi.com),点击重要城市情况,选择武汉城市,在可视化维度选择中会出现出租车分布、打車难易度、打车需求量、被抢单时间、车费、出行轨迹以及时间这几个选项。

    第五步,选择出租车分布,在窗口下方时间轴的自动扫描下,浏览器控制台中会显示所有Firefox的通信消息,只有标志成XHR的通信消息才含有ZIP数据。

    第六步,点击其中一条消息,使用鼠标右键,选择菜单中“在新的浏览器标签页中打开”,即可以得到最近一周内某一天24小时出租车分布的数据。

    其中114.2732,30.5772分别代表经纬度,163代表出租车分别数量。

    第七步,在可视化维度选择中依次点击打车难易度、打车需求量、被抢单时间、车费、出行轨迹,使用相同的方法,得到各个数据。

    2.2 神经网络模型具体计算

    将城市居民年人口总量、城市居民人均出行次数、城市居民人均出行距离、出租车平均营运时间、出租车平均车速出租车保有量作为输入数据,以空乘率作为输出来构建出租车供求匹配程度分析的神经网络模型。采用的神经网络结构为6-7-1,输入层为6个神经元,作用函数为线性传递函数(purelin),对应输入的权值w1,w2,...,w6分别用其对应指标与空驶率的关联度;隐含层有7个神经元,作用函数为对数S型传递函数(sigmoid);输出层为1个神经元,作用函数同隐含层一样为对数S型传递函数(sigmoid)。

    2.3 模型检验

    以武汉市三环以内城区为研究对象,根据附件四(滴滴打车智能平台武汉市信息统计表)和相关资料得到以下数据:武汉市一天内平均运行的出租车数量,并可得到武汉市出租车的平均运营时间。得到一天内统计的1643次乘车中共行驶10179km,平均每次出行里程D=6.195375。同时根据相关数据统计可以得到:

    即9月6日武汉市出租车资源整体上处于供应平衡的状态。再利用同一地点9月4日的数据得到K=37.4252%以上2组结果表明武汉市出租车市场供需关系整体上处于平衡状态。

    2.4 分时段计算

    据调查数据分析,得出了每一时刻的出租车空驶率,在8点9点早上班高峰空驶率呈负数,表明当前情况出租车市场极度不平衡,中午12点午休时间及下午4至6点下班高峰期都属于同一种情况;晚10点以后至早上7点以前空驶率极高最高峰可达90%;其余时间空驶率基本稳定在30%~50%表明出租车市场供需基本平衡或供略大于需。利用上述数据按出租车分布100辆以上的为繁华区、60~100辆的为一般地区、60辆以下的偏远地区。假设繁华区、一般区、偏远区分担城市出行量分别为50%,30%,20%。计算得空驶率为

    其结果表明繁华区供需极度不平衡,一般区需求略大于供,偏远区供大于求。

    结语

    本文的神经网络模型使用了较为大量的数据作为系统输入,因此在拥有足够数据库的情况下可以直接进行其他市场或系统的相关计算,应用面广,拘束力不强,模型可以向同样有多重因素相互作用和影响的事件推广。

    参考文献

    [1]帅朝晖.城市出租车资源配置研究[D].上海交通大学,2011.

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更新时间:2025/3/16 19:59:14