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升级   22.5% TA的每日心情 | 擦汗 2021-3-5 12:07 |
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签到天数: 46 天 [LV.5]常住居民I 网络挑战赛参赛者
 群组: 江西理工大学数模 群组: 2015网络挑战赛讨论群 |
第一问,研究的是注意关键字:不同时空,供求匹配程度;
, }9 c% m5 P9 U+ k$ @第二问,再补贴方案下是否有帮助;5 n# k: y4 B1 R1 \( j9 _* c* w
第三问,开放题目,自圆其说即可;
- W8 q7 [; k) t. W6 H 首先,建模之前要做的就是足够解决问题的“数据”,可以说这是至胜的关键,然后就对数据研究得出他的某些规律来说明解释问题。作者找到的 几组数据中有 某时刻某地区的抢单时间,订单量,出租车分布数量,车费;回看问题一说不同时空,这就意味这我们研究的范围要很大也可以很小大致全国(显然考虑国外与世界对我们现有的条件来说不现实)或者某个城市,这就看找利用信息时代的资源找数据的硬功夫了,再现有的数据情况反复的挖掘数据信息(前提数据一定是以现实为依据否则具有不可研究性)鉴于时间我赶紧写出自己的做法,我第一问是全国范围内运用司机的"抢单时间"来作为打车难以程度的指标,作者再对数据统计分析之后惊喜的发现全国的出租车打的规律完全符合一定的运行规律,这也充分的证实了什么~~~~~~·3 Z' N: @, U5 s
第二问又对补贴之后的司机与乘客的变化进行了统计发现 该指标与与全国的匹配程度相吻合局部还有突破指标向上的意思,这完全说明 补贴是对改善打车难有益的,数据胜于雄辩,这就解决了第二问
& q' y- J& p( N- ?第三问 用什么补贴方案 拿出点数据证实一下该补贴方案 能够突破或与全国的运行指标相差不多即就证明 我用的是神经网络做的$ [9 F9 I) K1 N" E9 n5 U" [+ `
上述完全是我这个菜鸟的想法~~~~有什么不对的请谅解 哈哈 三天时间已过 当我们论文完全定稿的那一刻 我想所有的累都是值得的
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zan
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