【摘 要】
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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
【机 构】
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哈尔滨工业大学(深圳)经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（71472055）； 国家社会科学基金重点项目（16AZD0006）； 教育部人文社科项目（20YJC630090）； 黑龙江省哲学社会科学研究规划项目（19GLB087）； 国家自然科学基金面上项目（72072047）；
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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。
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