我国城市出租车行业特性分析与需求预测模型构建——以南昌市为例

摘要

城市出租车作为我国城市公共交通的组成部分，为促进城市经济发展，方便城市人们出行起到了积极作用，体现了城市现代化发展水平；同时也积累了一些问题，如市场供求失衡、价值链分配不均、营运站点布设不规范等等。本论文的目的是遵循出租车行业内在特性同时运用图论这一数学工具和神经网络BP算法寻找到一个城市出租车的最佳投放量。
　　 论文从分析城市出租车市场内在特性出发入手，构建出我国出租车市场的行业价值链并分析其内在特征。提出我国城市出租车市场存在一个“两级市场结构”，指出“两级市场”的不均衡导致了城市出租车行业的低效率和不规范；接着引入图论数学研究工具，对城市出租车市场的影响因素进行了有向图构建，运用系统理论的经验和方法对模型进行了求解。在影响因素既定的情况下，运用神经网络BP算法对个案城市南昌出租车需求进行了预测。最后分别就政府可控制的两个变量，运价和城市公共汽车投放量对南昌市出租车需求预测模型进行了分析与讨论，对城市出租车的经营模式进行了大胆构想，并提出了城市出租车发展政策建议。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章 绪论

1.1本课题研究的背景及意义

1.2研究现状

1.2.1国外研究现状

1.2.2国内研究

1.3本课题研究思路与方法

1.3.1研究思路

1.3.2研究方法与工具

1.4本课题研究的创新之处

第2章 我国出租车行业管理模式与价值链特性分析

2.1城市出租车行业发展概况

2.1.1国外出租车发展概况

2.1.2国内出租车发展概况

2.2城市出租车行业管理模式分析

2.2.1出租车的概念界定

2.2.2城市出租车行业管理模式

2.2.3国外出租车行业管理模式与经验

2.3城市出租车行业的特性与价值链分析

2.3.1城市出租车行业内部运行体系

2.3.2城市出租车行业特性与价值链特征

2.4一个调查：对价值链特征的实证研究

第3章 城市出租车需求影响因素分析

3.1城市出租车需求形成机理分析

3.2城市出租车市场影响因素分析

3.3城市出租车市场影响因素结构分析

3.3.1城市出租车需求影响因素的有向图的构建

3.3.2有向图的邻接矩阵表达

3.3.3可达矩阵的建立

3.3.4区域划分

3.3.5级位划分

3.3.6提取骨干矩阵及绘制多级递阶图

第4章 需求模型建立与南昌市出租车需求量预测

4.1.城市出租车系统特点分析

4.2 BP神经网络及其改进

4.2.1神经网络概述

4.2.2 BP神经网络

4.2.3 BP神经网络改进

4.3城市出租车需求预测模型建立

4.3.1 BP神经网络预测思路

4.3.2 BP神经网络模型预测步骤

4.3.3应用BP神经网络模型应注意的问题

4.4城市出租车模型检验与运行结果

第5章 对预测模型的进一步分析与相关政策建议

5.1模型分析与讨论

5.2城市出租车发展政策建议

5.3结论与展望

5.3.1研究结论

5.3.2有待进一步深入研究的问题

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果