文| 鮑 涵

評價指標的選取

供需比率偏離度I1，即

響應時間偏離度I2

根據(jù)評價指標建立匹配模型

在信息論中，熵是對不確定性的一種度量。信息量越大，不確定性就越小，熵也就越??；信息量越小，不確定性越大，熵也越大。根據(jù)熵的特性，可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響（權重）越大，其熵值越小。指標的歸一化處理，在用各項指標計算綜合指標前，先要對它們進行標準化處理，即把指標的絕對值轉化為相對值，從而解決各項不同質指標值的同質化問題。而模型用到的偏離度都是正向指標，因此采取的標準化處理方法為：

計算第j項指標下第i個區(qū)域/時間占該指標的比重：

計算第j項指標的熵值：

計算第j項指標的信息熵冗余度：

計算第j項指標的的權值：

計算各區(qū)域/時間的綜合得分：

運用 MATLAB 軟件求解可以得到關于時間和區(qū)域這兩個不同的維度的兩個指標的賦權情況：工作日時，對于時間w1=0.6129，w2=0.3871，對于區(qū)域w1=0.5000，w2=0.5000；周末時，對于時間w1=0.5015，w2=0.4985，對于區(qū)域w1=0.5000，w2=0.5000。

分析不同時間的匹配差異

利用MATLAB得到不同時間段的供需比例：1點的供需比例為44%，2點為19%，3點到24點的比列分別為：22%、51%、29%、24%、69%、99%、52%、85%、48%、57%、69%、58%、68%、73%、50%、269%、86%、47%、68%、101%、55%、27%。從工作日來看，一方面，從供需比率變化趨勢可以看到供需比率（需求/供給）超出理想值70%較為顯著的特征時間點為早上8點和10點，晚上10點，它們的供需比率分別為99%，85%，101%，主要表現(xiàn)為早（上班）高峰以及晚間（出行）高峰，而供需比率超出理想值70%最為顯著的時間點為傍晚6點，供需比率高達269%，主要表現(xiàn)為晚（下班）高峰，這些時間點從一定程度上反映了需求大幅度增長，而供給顯得非常有限。

模型推廣

研究供求匹配程度對于如何優(yōu)化市場的資源配置具有一定的指導作用，不僅是出租車行業(yè)，對于其它如農業(yè)、零售業(yè)、服務業(yè)領域也是適用的。補貼除了出租車、公交車等出行需要，還有農作物、各類商品、生活補貼，建立合理的補貼模型可以有效地達到經濟效益和社會效益的平衡。