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    網(wǎng)約車平臺(tái)的比較與發(fā)展預(yù)測(cè)

    2017-06-26 11:31丁斯昊
    商情 2017年13期
    關(guān)鍵詞:賦權(quán)灰度專車

    丁斯昊

    本文基于專車市場(chǎng)迅速發(fā)展的背景,通過(guò)建立綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)專車、出租車以及專車內(nèi)部各種平臺(tái)進(jìn)行了評(píng)分與比較,并建立了司機(jī)盈利效率的優(yōu)化模型,給出加入專車行業(yè)的合理建議。最后,通過(guò)灰度預(yù)測(cè)GM(1,1)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)專車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展前景做出綜合預(yù)測(cè)。

    綜合評(píng)價(jià)熵值法定權(quán)系數(shù)優(yōu)化模型灰度預(yù)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    一、引言

    隨著“打出租車難”成為人們關(guān)注的一個(gè)社會(huì)熱點(diǎn)問(wèn)題,由于各種原因,近幾年來(lái)越來(lái)越多的私家車加入了專車行列,專車已經(jīng)逐步成為市民出行的重要交通工具之一。特別是隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來(lái),有多家公司依托移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)建立了打車軟件服務(wù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了乘客與專車司機(jī)之間的信息互通。那么網(wǎng)約車平臺(tái)到底比傳統(tǒng)的出租車好在哪些地方,各網(wǎng)約車平臺(tái)之間又有什么優(yōu)劣之分?網(wǎng)約車平臺(tái)未來(lái)的發(fā)展前景又在何處?這些問(wèn)題就成為了當(dāng)下的焦點(diǎn)。

    二、搭建從顧客角度分析的評(píng)價(jià)模型

    (一)模型參數(shù)確定與求解

    從顧客角度,本文選取了安全性、打車成功率、乘車費(fèi)用、平均等待時(shí)間、顧客評(píng)價(jià)滿意度五個(gè)指標(biāo)因素,通過(guò)查詢資料并通過(guò)相關(guān)計(jì)算得到北京市的相關(guān)數(shù)據(jù),如下表(表1):

    對(duì)于各指標(biāo)的權(quán)重,本文采用多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的權(quán)重的綜合分析方法,分別采用主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法進(jìn)行分析。

    (二)客觀賦權(quán)法:熵值法

    三、搭建灰度預(yù)測(cè)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)網(wǎng)約車平臺(tái)的未來(lái)發(fā)展

    從公共交通與專車行業(yè)的合作發(fā)展角度來(lái)說(shuō),我國(guó)對(duì)于大城市出租車數(shù)量的要求是萬(wàn)人出租車擁有量不宜少于20輛。由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作圖可知,在中國(guó)境內(nèi)僅北京和上海兩個(gè)城市達(dá)到標(biāo)準(zhǔn),其余城市有很大差距。所以中國(guó)境內(nèi)的出租車市場(chǎng)還存在很大的缺口,而專車行業(yè)的發(fā)展和壯大可以很好的填補(bǔ)這一空白,和現(xiàn)有的公共交通形成互補(bǔ),專車市場(chǎng)的潛力巨大。

    從專車行業(yè)與軌道交通可能存在的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系角度分析,建立了一種競(jìng)爭(zhēng)分析模型:若專車的起點(diǎn)和終點(diǎn)都在軌道交通站點(diǎn)500m服務(wù)區(qū)范圍內(nèi),則視為競(jìng)爭(zhēng),否則視為互補(bǔ);根據(jù)該假設(shè)和上海市九月份某工作日滴滴出行早高峰訂單數(shù)據(jù),分析出專車和軌道交通的關(guān)系主體呈“互補(bǔ)”狀態(tài),結(jié)果如圖11所示。本文對(duì)存在的約20%的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系做進(jìn)一步分析得到:在不足20%的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系中,有72%的人因軌道交通需換乘,而選擇專車,另外28%因主觀選擇的原因(比如更舒適,商務(wù)需要,報(bào)銷等)選擇了專車。結(jié)果如圖12所示。由以上分析可知專車和公共交通主要呈現(xiàn)的是互補(bǔ)關(guān)系。因此專車的發(fā)展前景比較廣闊。

    為有效地對(duì)專車未來(lái)的發(fā)展做預(yù)測(cè),選取專車日均訂單成交量為參考變量,并分別采用灰度預(yù)測(cè)模型GM(1,1)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)比兩種預(yù)測(cè)模型所得到的結(jié)果。

    (一)網(wǎng)約車平臺(tái)發(fā)展灰度預(yù)測(cè)模型的建立與求解

    通過(guò)查閱相關(guān)資料本文得到從2015年8月到2015年12月全國(guó)專車市場(chǎng)日均訂單成交量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),整理如下表(見(jiàn)表4):

    (二)網(wǎng)約車平臺(tái)發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立與求解

    通過(guò)查閱相關(guān)資料得到從2014年8月到2015年12月全國(guó)專車市場(chǎng)日均訂單成交量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),整理如下表(見(jiàn)表5):

    采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的BP算法,將該17組樣本數(shù)據(jù)代入程序。進(jìn)行100次模擬,預(yù)測(cè)未來(lái)12組數(shù)據(jù),見(jiàn)下圖:

    (三)結(jié)果分析

    對(duì)于專車未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),本文通過(guò)選取專車日均訂單成交量為參考指標(biāo)變量,分別采用灰度預(yù)測(cè)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),灰度預(yù)測(cè)適合于小樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè),側(cè)重于對(duì)象未來(lái)發(fā)展總體趨勢(shì)的刻畫;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適合多樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè),側(cè)重于涵蓋樣本數(shù)據(jù)中的細(xì)節(jié)處理,對(duì)數(shù)據(jù)走勢(shì)的波動(dòng)性刻畫較為清晰。之所以采用兩種模型,一方面是更加全面地進(jìn)行專車未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì);另一方面,對(duì)比兩種模型所預(yù)測(cè)的結(jié)果,可以檢驗(yàn)我們的模型是否合理,兩者結(jié)果的一致性或差異對(duì)模型的改進(jìn)和預(yù)測(cè)結(jié)果的綜合評(píng)價(jià)具有指導(dǎo)性意義。

    對(duì)于灰度預(yù)測(cè),見(jiàn)圖13,通過(guò)GM(1,1)模型很好地預(yù)測(cè)了專車未來(lái)的發(fā)展前景??梢钥闯觯瑢\嚾站唵纬山涣吭谖磥?lái)12個(gè)月內(nèi)呈上升趨勢(shì),平穩(wěn)增長(zhǎng);而對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,見(jiàn)圖15,可以得到:在未來(lái)12個(gè)月內(nèi),專車日均訂單成交量在2015年12月到2016年3月時(shí)間段呈平穩(wěn)增長(zhǎng)趨勢(shì),而在2016年3月后達(dá)到平衡狀態(tài),基本不再繼續(xù)增長(zhǎng)。

    對(duì)于兩種預(yù)測(cè)結(jié)果的微小差異,是由于兩種預(yù)測(cè)模型各自的特點(diǎn)所引起的?;叶阮A(yù)測(cè)模型側(cè)重函數(shù)整體趨勢(shì)的刻畫,若函數(shù)先增長(zhǎng)一定時(shí)間,然后達(dá)到平穩(wěn),則灰度預(yù)測(cè)的結(jié)果會(huì)呈現(xiàn)一直增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),若函數(shù)先下降再平穩(wěn),那么同理預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)呈現(xiàn)出一直下降的趨勢(shì),這是由GM(1,1)模型中白微分方程的特點(diǎn)所決定的。

    綜合兩種預(yù)測(cè)模型,得到結(jié)論:在2016年3月之前,專車的發(fā)展呈良好的增長(zhǎng)趨勢(shì),大約在2016年3月之后,專車發(fā)展將達(dá)到一種平衡穩(wěn)定的狀態(tài)。

    四、結(jié)語(yǔ)

    本文基于專車市場(chǎng)迅速發(fā)展的背景下,從顧客的角度分別對(duì)專車與出租車、專車內(nèi)部各種平臺(tái)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià),并建立了專車發(fā)展的預(yù)測(cè)模型。在使用綜合評(píng)價(jià)模型時(shí),對(duì)于權(quán)系數(shù)的確定,本文只采用了客觀賦權(quán)法中的熵值法,可以在此基礎(chǔ)上再選擇一種主觀賦權(quán)法,將兩種模型的權(quán)重綜合計(jì)算;另外,熵值法要求大量數(shù)據(jù),這是該模型需要改進(jìn)的地方。本文在第三部分使用的灰度預(yù)測(cè)模型和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,不僅可以預(yù)測(cè)專車市場(chǎng)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),還可預(yù)測(cè)出租車的發(fā)展前景。另外,也可把該預(yù)測(cè)模型推廣到其他新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展預(yù)測(cè)問(wèn)題上。

    參考文獻(xiàn):

    [1]CNNIC.專車市場(chǎng)發(fā)展研究專題報(bào)告 [R].北京:中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心,2015.

    [2]滴滴媒體研究院和第一財(cái)經(jīng)商業(yè)數(shù)據(jù)中心[EB/OL].http://mt.sohu.com/20160226/n438608627.shtml.

    [3]中國(guó)專車市場(chǎng)分析報(bào)告[R].上海:羅蘭貝格管理咨詢公司,2016

    [4]周品.MATLAB數(shù)值分析應(yīng)用教程.北京:電子工業(yè)出版社,2014.

    [5]宋葉志,賈東永.MATLAB數(shù)值分析與應(yīng)用.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2009.

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