王俊，王晓蕾*，羊山，杨海，张小宁，高自友

Transportation Research Part B 154, 125-146

推荐理由

所谓动态拼车，是指平台实时响应乘客出行需求，边服务边寻找拼车对象的服务模式。随着出行大数据的丰富，动态拼车在现实中的可行性和巨大的社会价值已得到有力的证实。由于需要在拼车对象尚未出现之前就进行定价和派单决策，能否准确预测每个订单的匹配成功率、预期绕行和预期共乘里程对于动态拼车平台的运营效率至关重要。但是，要在每个订单开始前准确预测它未来的匹配成功率、预期绕行和预期工程里程并非易事。本文提出了首个有关动态拼车订单的拼车成功率、预期绕行里程和预期共乘里程的预测方法。该方法不仅能够解释不同OD间订单差异化的拼成潜力的形成机理，而且在不同的匹配条件和需求强度场景下均能取得理想的预测效果，能够为动态拼车的事前定价和前瞻性派单策略优化提供基础。

作者简介

王俊，香港科技大学土木与环境工程系，博士生

王晓蕾（通讯作者），同济大学经济与管理学院，教授

羊山，同济大学经济与管理学院，本科生

杨海，香港科技大学土木与环境工程系，讲席教授

张小宁，同济大学经济与管理学院，教授

高自友，北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，教授

关键词

动态拼车，匹配概率，绕行里程，共乘里程

内容简介

针对每个订单沿途最多只允许和一个订单发生匹配的情形，我们提出了一种有效的动态拼车订单拼车成功率、期望绕行里程和期望节约里程的预测方法。假设在一定时段内每个Origin-Destination (OD) 间的拼车需求服从均值给定的泊松分布，我们建立非线性方程组描述了不同OD 间的待匹配乘客在不同路段上的到达率、存在率、匹配概率、匹配速率等变量之间的相互影响关系。通过求解该非线性方程组能够同时得到各个OD 的乘客在每个途径路段的拼成概率及期望节约里程。我们在包含300 个OD 的30*30 的网格网络中对不同需求强度和匹配条件组合下的2325 个情形进行了仿真实验和理论预测。预测值与仿真结果的比对显示，我们的模型对这300 个OD 在2325 个场景下订单拼成概率（/期望节约里程）预测的均方根误差最大不超过2.2%（/0.54 网格）， 平均绝对百分比误差最大不超过8.7%（/12%）。为进一步检验该方法在现实场景下的计算效率和预测准确率，我们基于海口的路和滴滴发布的海口网约车订单数据集仿真了海口2017 年7 月1 日至9 月10 日间8：00-16：30 的网约车订单在拼车模式下的匹配过程，并同时将我们的预测模型应用于该时段的订单拼成率及节约里程预测。通过将理论预测值与仿真实验下每个OD 间订单匹配结果的统计值比较，我们发现，我们的模型对9454 个OD 间拼车订单的拼成概率预测的相对误差（绝对误差）在4.55%（3.77%）以内，对每个OD 间订单预期绕行里程预测的相对误差（绝对误差）在1.58%（301 米）以内，对每个OD 间订单期望节约里程预测的相对误差（绝对误差） 在11.57%（63 米）以内。

 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.trb.2021.10.005