下，即理想情况下是与现实统计数据有一定差距的，但是可以进行理想情况下出租车资源配置的估算。
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f图7：F与h对应难易程度对比2模型的评价：1实际情况下，部分地区人流量具有周期性，从侧面说明出租车供求匹配程度也会呈周期性分布。模型选取时间段默认人流量相同，是一种理想情况，因此与网络数据对比时出现误差，可进行改进；2模型分别选取了多个数据样本地区与时间段进行统计建模，提高了数据的多样性与普遍性，有利于提升模型的现实意义；3模型为分析模型，从多项数据出发，计算出了匹配程度的两个指标之间的比例关系。理论严谨，假设大胆合理，说服力强。
六、问题二的分析与解决
61问题二的分析
问题二要求分析各公司出租车补贴方案是否对“缓解打车难”有帮助，本文选择从对乘客的补贴和对司机的补贴两个方面分别进行考虑分析。比较下来，各公司的出租车补贴方案大同小异。作为主流打车软件的“滴滴快的”打车网上平台也是采取“给乘客发送打车红包减免部分车费，给司机发送补贴接送难打车的顾客”的政策发放出租车补贴详细补贴政策见附录95。611在理想情况下，以给乘客发送乘车红包为角度进行分析
向乘客发放打车红包可以降低乘客的车费。由经济学的需求定理可知：对于正常商品来说，在其他条件不变的情况下，商品价格曲线与需求量之间存在着反方向的变动关系，即一种商品的价格上升时，这种商品的需求量减少；相反，价格下降时需求量增加。故当乘客领取打车红包时，车费减少，打车需求量z增加。
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f图8：出租车供求匹配程度与两指标的关系
由图8可知，假设每个区域的出租车分布总数x是不变的，则服务满意度Y1上升Y2
下降。1
2
Y
3
Y
1
假设订单被抢时间t不变，根据
2
t
F
064454Y035546
5
当Y下降时，F也下降从而提高了匹配度，减轻人民出行打车的负担。但当P超
2
过它的饱和度时，F随着Y的减小而增大，从而使匹配度降低，增强了打车的难度。2
相关流程图如下：
f15
f图9：为顾客提供红包后造成的影响
612在理想情况下，以给司机发送补贴为角度进行分析
图10：出租车匹配程度与两指标直接的关系（2）
给予早晚高峰接单的司机奖励，会在一定程度上有效缓解需求量大、打车难的拥堵路段的情况。假定服务满意度Y1一定，通过对特定时间段的出租车司机进行一定补贴，能有效提升车辆利用率和打车效率，减小乘客等候时间，提高匹配程度。但当被抢单时间t太小达到下限临界值时，由三维曲线图可得，匹配程度函数F的r