基于“互联网+”时代的出租车资源配置模型的研究

通过采用spss相关系数分析法以及神经网络多层感知器对不同时空出租车资源的"供求匹配"程度进行分析,利用神经网络多层感知器分析因变量时间、因子经纬度、协变量出租车数量,候车人数因素对协变量出租车数量和候车人数之间的偏差,以及可根据这种偏差做出的调整。分析"滴滴打车公司"补贴方案和"快的打车公司"补贴方案建立了数据模型,分别求出出租车司机与乘客的利益最大值,以此会有助于缓解打车难的问题并设计补贴方案。