基于全球年度畅销新能源车型的产业简析

本文以2016年全球新能源乘用车销量数据为分析案例,对该年度销量排名前二十的车型从所属企业、企业来源国家、销量情况、车型及参数等方面,进行多角度分析,发现中国占据较高的新能源汽车销量的市场份额,但车辆研发技术方面还有待加强。在纯电动汽车方面,本文围绕续航里程、电池容量、整备质量,提出续航能力表征值的概念,用以衡量纯电动汽车续航能力,以助于对不同车型进行合理的评价。     

美式小甜点 BUICK ENCORE

虽然SUV车型的市场增速在各细分市场中居首,但身为国内汽车企业乘用车销量冠军的上海通用却一直未投产SUV车型,目前在国内市场销售的雪佛兰科帕奇、别克昂科雷和凯迪拉克凯雷德等SUV车型均为进口车型。在今年,这种情况将得以改变。通用汽车在2012北美车展上发布了全新紧凑型豪华SUV     

纯电动乘用车续驶里程发展趋势研究

参考《免征车辆购置税的新能源汽车车型目录》,结合乘用车市场信息联席会统计的车型销量数据,重点分析近5年不同续驶里程区间的纯电动乘用车的销量情况,通过梳理和研究分析,总结并预测纯电动乘用车续驶里程发展趋势.     

2008年1-10月全国商用车市场销售统计图

本文根据中国汽车工业产销快讯,整理出2008年1—10月国产商用车及细分车型的销售数据统计图,包括客车、卡车及其细分车型,供读者参考。图101—10月轻客主要生产企业累计销量(辆)及市场份额图81—10月大客主要生产企业累计销量(辆)及市场份额图91—10月中客主要生产企业累计销量     

国内新闻

ROEWE荣威550八月销量异军突起从乘用车联席会最新统计数据获悉,在刚刚过去的8月份里,荣威550单月销量2546辆,在同级车型中,远远超过了同样使用1.8T发动机的明锐与速腾,成为该细分市场的新领军车型。2007年6月上市的明锐1.8T车型,当年8月销量     

基于双积分政策的一种评估积分价值的方法

为建立节能与新能源汽车管理的长效机制,促进汽车产业技术进步和健康发展,工信部等五部委发布了《乘用车企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分并行管理办法》,双积分政策对控制乘用车企业燃油消耗有着重要的引导作用。文章以传统燃油车与新能源纯电动车为研究对象,研究建立量化积分价值的方法,评估各车型的合规代价最低的销量结构模型,为乘用车企业的车型布局和销量规划的制定提供参考。     

氢燃料电池商用车市场研究

<正>1氢燃料电池汽车市场发展现状概述受政策、技术、成本和商业模式等多因素影响，我国氢燃料电池技术在商用车领域得到了优先发展，而氢燃料电池乘用车则发展缓慢。截至2023年3月，我国燃料电池汽车市场共计销售14 106辆，其中氢燃料电池商用车13 800辆，氢燃料电池乘用车306辆，各细分车型的年度销量走势详见图1(注：本文数据基于终端销量进行统计，下同)。     

轻型货车市场:增长放缓需求萎缩

1 轻型货车市场概况 2008年，轻型货车市场增长幅度回落，月度呈现“前高后低”走势，全年产销量为1074541辆和1079159辆，同比分别增长4．2％和6．1％，增幅低于2007年。从表1中可以看出，我国轻型货车已经连续两年产销量超过百万辆，该细分车型占汽车市场份额达到11．5％，虽然较2007年略有下降，但仍为商用车市场份额最大的车型。月度产销量3月份达到一年中的高峰，     

公路交通规费收入的月度预测时间序列分析

本文旨在对公路交通规费月度收入变化情况进行预测。以四川省公路养路费收入的月度时间序列为研究数据,采用时间序列季节单整自回归移动平均模型进行分析,并对其预测效果进行了评估。结果表明,SARI-MA模型可以较好的拟合研究对象的历史数据,结合时间序列特点,可以对研究对象进行较为科学、准确的预测。     

2013年我国乘用车市场销量分析

2013年我国汽车产销量分别为2211．7万辆和2198．4万辆，同比分别实现了14．8％和13．9％的增幅，其中乘用车市场同比实现了19．6％的增幅（不含微客），远高于汽车总体市场的增幅。本文将集中分析2013年我国的乘用车市场，分企业和车型对乘用车销量进行深入解读。旨在把握过去，展望未来。     

基于ARMA模型的公交枢纽站客流量预测方法研究

分析了城市公交客流量预测的必要性,提出了运用时间序列模型进行短期预测的方法;以城市公交短期交通特征为基础,设计了公交站点的ARMA短期客流预测模型;研究了单线路公交站点客流传统行为,构建了重点区域的枢纽站总客流实时预测模型,并采用上海市五角场枢纽站客流数据对比验证了文中模型的可行性,提出了枢纽站公交调度的优化建议。     

基于工农业总产值关联度的农村客运交通分布预测研究

针对目前农村客运交通分布预测中碰到的问题,提出解决思路和方法,建立基于工农业总产值关联度的交通分布预测模型,灵活合理地运用引力模型进行交通分布预测,可以作为常规交通分布预测方法的补充,丰富农村客运规划的应用实践。     

基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测

以多点的道路交通状态为研究对象,把道路交通状态单点预测向多点同时预测扩展,提出了基于状态空间模型的道路交通状态多点时间序列预测方法。首先,利用道路交通状态的多点时间序列数据建立多维自回归模型,转化状态空间模型形式,接着利用EM算法估计状态空间模型参数,从而得到多点道路交通状态的状态空间模型;其次,根据时间序列数据估计系统状态,利用卡尔曼滤波算法进行一步预测,补充新的数据并更新系统状态递推预测;最后,利用某城市快速路上相邻6个交通检测器采集的多点时间序列数据验证模型的有效性,并与卡尔曼滤波单点预测方法相对比。结果表明:该模型是可行和有效的。     

面向运营管理的多粒度省际客运需求预测方法

客运量是表征省际客运需求,开展行业运营管理的基础指标.为增强省际客运行业运营管理水平,提高旅客出行效率和应急保障能力,建立面向省际客运运营管理的年客运量和节假日客运量的多粒度预测模型.在影响因素与省际年客运量关联度分析的基础上,构建基于BP神经网络的年客运量预测模型.考虑特殊节假日的影响特征,提出了指数平滑与季节模型相结合的节假日客运量组合预测模型,实现节假日总客运量、日客运量的预测.以北京的实际数据为例,对预测模型进行精度验证.结果表明,年客运量预测模型的平均相对误差为0.15%,春运期间每日客运量预测模型的平均相对误差为6.7%,能较好地体现客运量在不同阶段的变化趋势,具有良好的稳定性.      

基于意向调查数据的非集计模型研究

当交通系统中引入新的交通方式时,传统的基于实绩选择调查数据的交通需求预测方法对于方式分担预测将会无效。本文以新交通方式的分担率预测模型为研究对象,提出基于实绩选择调查和假设意向调查组合数据的非集计模型,对模型中各种交通方式的效用函数进行了深入研究,并以东直门至首都机场的轨道交通客流预测为例,进行了参数估计和轨道分担率预测。实例研究表明,模型能够较准确的预测出新交通方式的分担率。     

GM(1,3)模型在交通系统公路客运量预测中的应用

交通系统公路客运量预测不仅具有模糊性和动态性等特点,而且受多个因素影响。许多交通研究人员只根据客运量一个因素,用GM(1,1)模型预测。文章运用GM(1,N)系统综合预测模型,考虑系统中多个相关因素,并结合GM(1,1)模型,以原始离散的公路客运量、人口和国内生产总值GDP三组数据数列为基础,建立GM(1,3)模型来预测公路客运量。在详细论述了系统综合预测模型GM(1,3)的建立过程后,用后验差检验法对预测结果进行了检验,预测精度较好,表明此模型对公路客运量预测有一定应用价值。     

基于IGWO-BP算法的轨道交通短时客流预测

轨道交通短时客流具有随机性和非线性的特点.为提高轨道交通短时客流预测结果的准确度,研究了基于改进的灰狼优化算法(IGWO)与BP神经网络的短时客流预测算法(IGWO-BP).计算轨道交通客流不同时间序列的相关系数,确定了BP神经网络的输入和输出方式;用余弦思想和动态权重策略对原始灰狼优化算法改进,提高算法的全局搜索能力...     

快速公交车站客流预测模型问题研究

在分析传统＂四阶段＂客流预测方法优缺点的基础上,引入了＂出行者收入水平＂这一概念,重新定义了出行方式阻抗函数,提出了一种快速公交车站进出站客流预测的＂四阶段＂预测法的改进方法。选取阜石路快速公交系统中的甘家口车站进行实例分析,对车站高峰小时进出站客流量进行了预测。     

基于公交优先通行的交叉口相位设计方法研究

交叉口公交优先是公交优先发展的一个重要措施,对缓解城市的交通压力和保证城市未来的可持续发展都具有重大意义。基于公交优先通行的相位设计是实施交叉口公交优先的有效措施之一,合理的相位设计将有助于求得最佳的公交优先信号控制方案。在交叉口相位设计过程中,不同流向的各股交通流的客流量可能会出现较大差异,但大多数信号设计对这种差异并不重视。本文在十字型信号控制交叉口典型相位设计基础上,对基于公交优先通行的相位设计方法进行了研究和探讨。实例分析表明:该方法在保持以pcu为单位的通行能力不变的条件下,提高以人为单位的通行能力,减少人均延误,充分体现以人为本的设计思想。     

基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法

为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法.利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测.采用某特大城市快速路5 min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析.实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度.