2010年上海世博会门票销售策略再研究
（2）假设入园三到十次的游客均购买三次票或七次票，且各占一半。 （3）假设忽略免票儿童所占比例。
（4）求每日票价时只考虑平日票、指定日票、夜票、三次票和七次票。 （5）只考虑会期门票价格。
（6）假设不限定每日入园人数，世博园容纳旅客量为无穷大。
2.2问题2 的假设
（1）改变策略后每天人数基本相等，截止至10月16日及世博开园173天沙特馆一共接待了400w游客，改变策略后每天人数为400w/173=23121 。
（2）改变策略后夜票和日票比例与总票数相似，白天比夜晚为2.7：1。日票为9点~17点(8小时 )为1.6872w张；夜票为17点~22点（5小时）6249张。
（3）改变策略后的沙特馆可以尽可能减少窗口但空闲率不超过1，满足人们需求。
（4）假设沙特馆内容量为无穷大及可以容纳无穷多的游客，游客时间只消耗的排队等待上，而不是由于容量问题产生的等待其他游客出馆的时间。
（5）因沙特馆内有巨型屏幕播放视频及活动，游客一般会游玩35分钟（数据来自网络亲生日志体验）。
（6）模型考虑中间段游客的等待时间及需要等待前面游客出馆才可进馆。
2.3问题3的假设
（1）我们将平均后排队时间在0~30分钟的展馆排队时间设定为15min，30~45分钟馆平均时间设定为40min；45分钟以上的按比例进行。
（2）同时排队时间在30分钟以上的馆游玩时间为40分钟，30分钟以下的展馆游玩为平均20分钟
（3）假设每位游客进馆平均游玩的时间为8小时，且会使用完全，不允许重复游玩。
5
2010年上海世博会门票销售策略再研究
2.4问题4的假设
（1）以网上搜集到的在世博会中使用过夜票的游客对世博夜票的评价作为建立单因素评价矩阵的依据。
（2）假设合成算子M(?,?)在本模糊评判模型中适用。
2.5问题5的假设
（1）境外游客以发达国家的平均水平为参照。 （2）较远地区游客以全国城市平均收入为参照。 （3）游览时间为8小时，均为工作时间。
三、符号系统
R：当日入园人数 P：当日平均票价
W：当日天气（0为无雨、1为有雨） S：是否假期（0为否、1为是） d：世博会开始天数
j：世博会阶段（5月6月为1，7月8月为2，9月10月为3）
四、模型建立与求解
4.1、票价线性回归模型的建立与求解
4.1.1每日平均票价的确定
为了建立每日票价的多元线性回归模型，我们设定了如下方案计算每日的平
6
2010年上海世博会门票销售策略再研究
均票价（p）：
世博会各类票种价格：平日票160元；指定日票200元；夜票90元；三次票400元；七次票900元。[1]根据模型假设，此处只考虑平均票价只与这四种票价有关。同时根据卖出3次票和7次票的数量各位当天入园三到十次人数的一半，即总人数的1/8，设当日购买夜票人数与入园总人数之比为D，可以得出每日平均票价计算方法：
平日：1/8*400/3+1/8*900/7+90*D+160*（1-1/4-D）； 指定日：1/8*400/3+1/8*900/7+90*D+200*（1-1/4-D）；
然后用C语言编制了API界面的每日平均票价计算器。部分天数因世博官网上缺少数据而空缺，且世博最后18天无夜票数据，故计算出的平均票价相同，但样本总数任足够大，对最终结论影响较小。得出每日平均票价为：
世博每日平均票价
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
5月 6月 7月 149.44 149.161 149.115 149.878 150.28 150.112 149.268 149.157 149.24 149.329 150.321 150.03 150.375 150.156 149.405 149.915 149.876 149.534 149.804 150.055 150.377 150.385 150.706 150.18 150.272 150.14 141.778 148.873 149.733 150.085 7
148.659
2010年上海世博会门票销售策略再研究
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 1 2 3 4 5 6 7 8 9 150.121 150.119 150.332 150.059 149.995 150.417 150.6 149.981 150.466 149.096 149.517 149.292 149.133 148.867 147.89 147.718 148.002 148.478 149.408 149.63 149.418 148.839 148.432 147.097 149.716 149.626 149.505 148.961 149.698 150.089 150.289 149.922 149.749 149.437 149.827 149.697 150.524 150.21 150.341 150.819 150.39 151.004 150.976 150.833 150.242 150.077 150.142 8月 9月 10月 187.571 190.314 192.538 187.758 187.781 180.391 178.709 146.314 143.736 146.758 147.548 148 147.292 147.473 147.708 149.469 149.272 148.584 148.684 149.839 149.271 149.658 149.285 148.691 8
146.946 147.802 148.291
2010年上海世博会门票销售策略再研究
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
148.421 148.098 147.667 147.258 148.928 149.954 150.743 149.06 148.18 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 152.738 146.666 147.46 147.911 150.198 149.92 149.616 149.589 150.112 150.57 150.371 148.348 148.355 147.724 147.961 150.391 149.542 149.465 148.898 149.123 148.168 149.776 148.358 148.219 147.241 143.9 148.367 148.316 148.718 149.169 149.046 149.135 148.952 150.005 149.996 149.651 4.1.2相关因素分析
直接寻找与每日平均票价有关的因素较为困难，考虑到我们确定新票价方案的目的是平衡每日参观人数，又有在上面计算过程中发现票价与人数之间可能存在线性关系，故首先分析可能影响人数的因素以从中确定影响票价的因素。
9