2010年上海世博会门票销售策略再研究
-0.0264 -0.0103 0.0000 0.0001 -0.0542 5.0782 -0.1006 5.0535 -6.6011 16.5864 s =
0.9850 384.0343 0 15.3372 票价的多元线性回归表达式为：
p=137.2972-0.6132R+1.4702d-0.0184d2+0.0001d3+2.5120w+2.4764S+4.9926j
4.1.5根据票价的多元线性回归模型确定新的售票方案
下图为现行的定价系统
预售第一期预售第二期预售第三期会期￥170指定日普通票￥180￥190￥200指定日优惠票不销售￥110￥120平日普通票￥130￥140￥150￥160平日优惠票￥90￥100三次票不销售￥400七次票￥900夜票不销售￥90
为了平衡世博每日人流量，我们拟通过调整票价实现对人流的控制，针对世博人数的高峰期及低谷期设定新的票价，使高峰期人流下降，低谷期人流增加，实现“削峰填谷”的效果。这里只考虑对会期的票价进行重新定价。
根据天数——人数散点图，我们发现五月指定日，以及前二十天人数偏少，与世博每日平均人数397196人相比差异较大，十月指定日人数与世博每日平均人数相比差异不大，十月中旬至月底出现了最高峰，每周的周末即星期六和星期
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天会出现一个小波峰，因此我们重新设置指定日，分为两部分，分别为：第一阶段指定日为5月1日——5月20日，第二阶段指定日为10月14——24日。我们分别对三段时间的票价重新定价，即：第一阶段指定日的普通票，第二阶段制定日的普通票，周末票。优惠票，三次票，七次票，夜票在此不做调整。
由票价的多元线性回归表达式：
p=137.2972-0.6132R+1.4702d-0.0184d2+0.0001d3+2.5120w+2.4764S+4.9926j
我们设置在指定日以及周末每天人数达到原来平均人数397196，代入上式计算得出各指定日以及周末的票价
周末票价（除去指定日）
5月 6月 7月 8月 9月 10月 149.077 153.813 143.323 153.55 145.076 154.069 156.616 157.659 159.282 166.242 152.262 157.849 168.136 171.525 163.1 168.153 160.818 166.569 166.299 172.589 175.612 192.319 180.135 187.505 191.866 175.612 230.096 240.286 253.567 260.573 182.337 178.336 181.959 184.24 209.255 218.161 213.099 224.74 269.246 267.761 285.07 279.285
新指定日票价
5月（第一阶段） 1 2 3 4 5 131.932 132.414 140.805 140.916 148.177 16
价格 10月（第二阶段） 14 15 16 17 18 价格 296.206 288.154 260.077 286.344 299.691
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6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
147.089 146.264 141.511 149.113 148.853 147.504 148.694 147.055 146.295 141.031 149.426 150.843 149.834 148.546 147.843 19 20 21 22 23 24 302.056 305.559 302.774 296.796 302.707 315.049 由此我们得出第一阶段指定日5月1日——5月20日的平均票价为145.2073，第二阶段指定日10月14——24日的平均票价为295.9466，周末的平均票价为201.6809，我们分别取第一阶段指定日票价为145元，第二阶段指定日票价为295元，周末为200元。假设在新的票价系统下，非指定日以及非周末的每天人数不变，每日的票价安基准价160来计算，则计算得到世博期间总人数为8637.49万人，总收入为1490598.4万元，与世博期间总人次7308.4万人，总收入1169280万元相比均升高，满足新的销售策略所要求的组织方门票总收入不少于现时总收入，总的参观人数不少于现时总的参观人数。
新的定价系统如图所示，没有列出项保持不变
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通过对波峰，波谷的调价，我们基本实现了每天参观人数的平衡，在第一阶段指定日降低票价，达到吸引人流的效果，在第二阶段指定日即即将闭馆之际，提高票价达到减少人流的作用，同时在各个周末提高票价，缓解周末人流压力，也减少了人们排队的平均时间。
指定日普通票(第一阶段)指定日普通票（第二阶段）周末票指定日优惠票平日普通票平日优惠票三次票会期￥145￥295￥200￥120￥160￥100￥4004.2排队时间的模型建立及求解
4.2.1模型一（过山车模型）(Enlarge C)
排队的情况：
为了防止前面的人等的时间太长，人数到达一定数量的人后就放人进馆，假设为c。
用贪心算法（greedy algorithm),将每个顾客尽量安排在离顾客到达时间最近的，且还没有安排满人的一班车上。
假设被安排的顾客按照Beta分布到达所被安排的时间段内
λ=average arrival rate=到达率
m=numbers of agent=容量 Ts=平均服务时间 U= Ts*λ=服务强度 P= agent occupanc
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模型分析：
较为符合世博会的实际情况，但由于占有率无法求得，按照实际情况来p=>1
无法求解，1050为半小时等待后排队的人数35*30=1050，半小时放人进入的时间间隔，700为场馆的容量，所以此算法无法进行。
4.2.2模型二（phonebooth 排队论及M/M/s模型）
排队论是研究排队系统(又称为随即服务系统)的数学理论和方法，是运筹学的一个重要分支。在日常生活中，人们会遇到各种各样的排队问题。排队问题的表现形式往往是拥挤现象。
排队系统的一般形式符号为：X/Y/Z/A/B/C。
其中：X表示顾客相继到达时间间隔的分布；Y表示服务时间的分布；Z表示服务台的个数；A表示系统的容量，即可容纳的最多顾客数；B表示顾客源的数目；C表示服务规则。
M/M/s等待制多服务台模型。设顾客单个到达，相继到达的时间间隔服从参数为
?的指数分布，系统中具有S个服务员，每个服务台的服务时间相互独立，且服从参数为?的指数分布。当顾客到达时，若有空闲的服务台则可以马上接受服务，否则便排成一个队列等待，等待空间为无限。
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