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基于TPCBoost模型的新型交通服务定价研究—以纽约网约车为实例
文献摘要：
当前新型交通服务定价一般基于单个特征为前提进行定价探讨,缺乏对不同特征及总体定价的宏观研究.本文集成优化多个CART树得到TPCBoost模型,同时利用纽约市网约车搭乘数据为基础,训练、测试TPCBoost模型,并利用模型分析不同特征的关系及对定价的影响,不仅验证了模型具有更强的鲁棒性及稳定性,同时发现:(1)特征非线性影响定价,短距离、短时间、少乘客时定价稳定,长距离、长时间、多乘客时定价波动剧烈;(2)当特定搭乘距离与特定搭乘时间进行组合时,会出现定价敏感期,在定价敏感期时市场竞争白热化,此时特定搭乘时间抑制定价上涨;(3)搭乘人数不直接影响定价,但与其他特征进行组合时会间接影响定价;(4)搭乘距离正影响定价,但在定价敏感期时不直接影响定价;(5)每日搭乘时间周期性影响定价,特别地,每日会出现若干定价转折时间点,其中波峰定价时间点一般多于波谷定价时间点.本文提出的TPCBoost模型经实际数据验证符合定价规律,可以为营运公司、监管部门及乘客的交通决策提供有益参考.
文献关键词：
TPCBoost模型;新型交通服务;定价敏感期;CART树
中图分类号：
作者姓名：
赵雪峰;吴伟伟;吴德林;时辉凝;廉莹;赵德从
作者机构：
哈尔滨工业大学(深圳)经济与管理学院,广东深圳 518000;哈尔滨工业大学经济与管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001;广东外语外贸大学会计学院,广东广州 510006;沈阳师范大学信息技术学院,辽宁沈阳 110000;安徽大学电子信息工程学院,安徽 合肥 230000
文献出处：
引用格式：
[1]赵雪峰;吴伟伟;吴德林;时辉凝;廉莹;赵德从-.基于TPCBoost模型的新型交通服务定价研究—以纽约网约车为实例)[J].中国管理科学,2022(10):210-223
A类：
TPCBoost,新型交通服务,定价敏感期
B类：
服务定价,定价研究,网约车,提进,宏观研究,文集,集成优化,CART,纽约市,搭乘,乘数,非线性影响,短距离,乘客,长距离,白热化,间接影响,时间周期性,中波,波峰,波谷,实际数据,数据验证,合定,定价规律,营运,监管部门
AB值：
0.2566
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