分析网约车行业的发展现状及趋势，网约车平台的兴起及其在城市交通中的重要性，以及在供需失衡情况下动态定价和调度策略的必要性。
阐述本研究通过优化动态定价和调度策略，提升网约车平台整体运营效率和乘客体验的重要意义。
介绍本研究采用的数据来源、数学建模、算法设计、仿真实验等方法，以及深度强化学习的应用。
概述论文各章节的内容安排，包括网约车平台运营机制、需求预测模型、动态定价与调度模型、仿真实验等。
介绍网约车行业的产业链结构和服务模式，包括平台、司机和乘客之间的关系。
探讨动态定价的关键技术和方法，包括基于供需关系的定价策略和优化模型。
分析车辆调度的关键技术和方法，包括基于需求预测的调度算法和调度模型。
介绍短时需求预测的模型和技术，包括LSTM模型的原理和应用。
描述数据预处理的方法和步骤，包括数据清洗、缺失值处理和特征提取。
介绍城市交通网络的区域划分方法和基于LSTM的需求预测模型的具体实现。
分析需求预测模型的预测效果，包括预测精度和实用性。
阐述基于深度强化学习的动态定价和调度模型的设计思路和目标函数。
介绍参数共享的多代理DQN算法及其在网约车平台中的应用。
设计一种考虑平台收益、乘客等待时间等因素的DQN奖励函数。
描述模型的训练过程和优化方法，确保模型的稳定性和准确性。
介绍仿真实验的设计思路和具体步骤，包括实验环境和数据集的准备。
分析仿真实验的结果，评估模型在实际运营场景中的表现和效果。
将本文提出的模型与基准模型进行对比分析，展示模型的优势和改进之处。
总结本文的主要研究结论和发现，包括动态定价和调度模型的效果。
基于研究结论，提出完善网约车平台运营管理的政策建议，包括定价策略和调度机制。