基于多元线性回归方法的城市汽车保有量预测研究——以天津市为例

当前,我国民用汽车保有量不断增加,能源、环境、交通等越来越成为制约汽车保有量扩张的重要因素。通过分析主要影响因子,本文运用多元线性回归模型对城市民用汽车保有量进行预测,并以天津市为例进行实证分析。通过研究民用汽车保有量的变化趋势对合理制定公路交通发展规划,有效调节汽车产业的供需平衡具有重要指导意义。     

德国大众的先进安全辅助驾驶系统

鉴于汽车保有量日益增加的趋势以及对未来汽车安全的需求,德国政府于2006年牵头并联合德国本土的研究机构、汽车制造商、供应商、电子通信公司等29家公司启动了旨在提高汽车安全性的研究开发项目,该项目的目标是开发满足未来交通的汽车安全辅助系统及交通管理系统,这一项目即称为自适应协同控制的智能交通系统。德国大众汽车公司于2010年6月展示了具有独创性的先进的安全辅助驾驶试验车。     

‘99轿车市场新支点

集团需求日趋萎缩,私人购买尚未真正形成气候,国内轿车需求的结构性“断层”无疑是导致去年以来国内轿车市场由高速增长转而为低速徘徊的主要原因。因此,如何将潜在的需求转化为现实的购买力,培育和发掘国内轿车需求的新热点,已成为当前轿车行业亟待解决的课题。 更新需求——一块日益做大的“蛋糕” 近年来,随着汽车工业的发展,我国汽车的保有量在迅速地增加。据统计,目前国内的汽车保有量已由1978年的136万辆猛增到1300万辆。然而,随着汽车保有量的增加,在用车辆中老旧汽车的交通、安全、环境污染和能源浪费等问题也日益严重。据国家有关部门的鉴定测算,目前我国至少有85万辆左右应该报废的汽车仍旧在     

博世车联开启汽车服务“大时代”——访博世汽车售后市场汽车技术服务(北京)有限公司总经理袁旭明

<正>随着我国汽车保有量的迅猛增长,汽车售后服务市场的潜力愈加凸显。随着消费结构升级和汽车知识的普及,消费者对汽车售后服务呈现多样化的需求,此外,汽车技术的日益复杂化也对汽车服务提出了更高的要求。这说明汽车售后服务必然会走向专业化、规范化、标准化的道路。博世集团在汽车技术领域拥     

汽车保有量增速持续放缓背景下汽车产业发展对策研究

汽车作为传统大宗消费品的重要部分,对促进经济社会平稳运行具有重要作用。近年来,汽车保有量增速持续放缓,社会各界对放宽(放开)汽车限购政策呼声越来越高。本文首先从经济水平、消费能力、交通资源方面分析了汽车保有量增速放缓原因,其次评估了放开(放宽)汽车限购政策对城市运行的影响,最后提出对发展汽车产业的意见建议。     

我国节能与新能源汽车技术发展战略与对策探究

正据预测,到2020年全球汽车保有量将增加到12亿辆。汽车保有量的增加会进一步加大石油能源的消耗,据悉到2020年,全球石油使用消耗总量65%以上是汽车用油。同时,石油的大量使用会严重污染大气,加剧全球温室效应。在这一背景下,如不及时调整汽车产业结构以实现转型升级,则会对经济的可持续发展造成严重的影响,因此深入研究我国节能与新能源技术发展战略与对策具有重要的现实意义。     

基于计量经济学模型来选取与汽车保有量相关的因素

目前预测汽车保有量的模型有很多种,如BP神经网络、计量经济学模型等。而选取的影响因素主要有13种,文中通过数据分析来证明,这13种因素中与汽车保有量相关性较强的有12种,但由于这12种因素之间彼此也有较强的相关性,需要进一步分析哪些因素才是最直接影响汽车保有量的。经过分析,发现公路总里程、钢材产量、工业总产值、城市化率等是预测汽车保有量的较好变量,并预测2006年到2017年的汽车保有量。     

与汽车金融产业同发展 与经销商伙伴共成长

正如今,中国汽车保有量持续增长,新车销量已连续数年蝉联全球第一,汽车产业是中国实体经济的核心组成部分之一。当人们的生活水平与消费水平得到提高,汽车市场将保持更加稳定的前进步伐,由此,人们越发旺盛的汽车需求会推动汽车金融产业进一步发展。如今,中国汽车保有量持续增长,新车销量已连续数年蝉联全球第一,汽车产业是中国实体经济的核心组成部分之一。当人们的生活水平与消费水平得到提高,汽车市场将保持更加稳定的前进步伐,由此,人们越发旺盛的汽车需求会推动汽车金融产业进一步发展。放眼当前的汽车金融市场,可以发现,汽车金     

产教融合背景下新能源汽车培训与认证中心建设实践

新能源汽车目前正处于快速发展的阶段,据统计,截止2019年底中国新能源汽车保有量达到381万辆,预计到2025年,新能源汽车保有量将超过2500万辆,2030年保有量会超过8000万辆,这必将使得新能源汽车专业保养维修人才出现大量缺口。因此,加快新能源汽车专业人才的培养,既是国家新能源汽车发展的战略需要,也是各类职业院校适应汽车产业升级转型,服务社会经济发展的现实要求。     

基于汽车保有量增速持续放缓的汽车产业发展对策

随着我国汽车产业的扩张,能源危机和大气污染问题日益突出,现已成为阻碍汽车发展的主要问题.近年来,由于汽车保有量的增长持续放缓,导致社会各界要求放宽购车限制的呼声越来越高,要求汽车的自由式购入,基于此,本文从国家经济水平、人们消费能力和交通资源等方面进行分析,旨在总结目前汽车保有量增长所带来的影响,并及时评估限制购车自由...     

在道路交通和城市化进程影响下对汽车销量的预测

本文研究了汽车销量在道路交通和城市化进程影响下的预测模型的建立,以历史数据为检测依据,判断所建模型的可行性,并对2011~2015年末汽车总销量进行了预测。其模型参数即道路交通和城市化进程对汽车销量的影响因素包括城镇人口数、城镇居民人均可支配收入、城市化率、城市年末实有道路长度、城市年末实有道路面积、公路里程。经精度检验,BP神经网络可用于预测城镇人口数、城镇居民人均可支配收入、城市化率、公路里程。二元线性回归可用于预测城市道路长度和城市道路面积。最后BP神经网络利用其在处理非线性系统方面的优越性,实现在各参数影响输入下对汽车总销量输出的任意非线性映射且具有较高的预测精度。     

环境承载力约束条件下城市最大乘用车保有量预测

以城市环境承载力为约束条件预测城市内可容纳的最大乘用车保有量。预测模型是一个双层优化问题，其中上层是环境承载力约束下的最大乘用车保有量模型，以交通小区的乘用车保有量之和最大为目标函数，以各路段的环境承载力为约束条件；下层是道路网上的用户平衡分配模型，模拟乘用车出行者的路径选择行为，预测交通需求在道路网上的分布及行驶特征。开发了一个基于灵敏度分析的算法用于实现上下层模型间的反馈及同时求解两个优化问题。利用实例验证了模型及算法的有效性。     

大城市道路拥挤收费的仿真分析

拥挤收费是城市交通管理的有效措施之一,它可以引导和调节交通流量,达到缓解城市交通拥挤的目的。分析了上海的交通拥挤现状及其症结,通过路网服务水平模型,使用占有率与饱和度2项指标对在上海实行拥挤收费的可行性进行了仿真分析评价,分析结果显示拥挤收费实施后,路网的占有率与饱和度明显降低,说明上海采取拥挤收费措施能够有效地控制交通出行的需求和调节车流的时空分布,从而缓解城市交通拥挤。     

基于多成本分析的出发时刻选择模型研究

交通问题的解决,应该从需求和供给两方面进行改善。交通需求管理通过改变出行者的出发时刻、出行路径以及出行方式等措施,将高峰期的交通需求从时间和空间2个方面进行分离,从而有效缓解城市交通压力。文中将经济学思想应用于城市道路,从固定使用成本、出行时间成本以及惩罚费用成本3个方面研究了私人小汽车出行的多成本性,通过分析居民出发时刻选择的决策过程,应用随机用户均衡分配和Logit基本理论,建立了适用于一般城市网络的出发时刻选择模型。运用模型进行一个算例分析,从而验证模型的有效性和实用性。     

路面平整度对小汽车噪声的影响研究

噪声作为交通环境污染的主要类型之一,正呈现出越来越严重的趋势。国内外大量研究表明,车辆在城市道路上行驶时产生的噪声主要有动力噪声和轮胎噪声两部分。而平整度对这两部分噪声的噪声源都有重要的影响。本文主要研究的是城市道路中路面的平整度对小汽车的噪声产生的综合影响。结果表明,在正常行驶时(不固定排档),平整度与噪声间有明显的线性关系。这一结果使得交通噪声的预测精度得到了一定的提高。     

快速公交客流量影响因素解释结构模型构建与应用

针对当前交通拥堵、能源紧张、尾气污染等一系列问题,为加快快速公共交通的发展、提高公共交通利用率,本文找出了影响快速公交客流的主要因素,利用系统工程学中的ISM方法,构建了快速公交客流系统解释结构模型,通过分析探讨快速公交客流的主要影响因素,进而明确了各因素间的清晰结构,得到影响快速公交客流量的5级递阶结构;最后找出影响快速公交客流因素的各影响因素.通过影响因素,建立了多元回归模型,从影响程度、影响方向、影响时期分别归类分析.通过分析各层级因素对快速公交客流量的影响,可引导更多居民选择快速公交出行,对缓解交通压力提供了一定方法指导和决策支持.并通过合理分析为快速公交运输服务提出了建议.     

汽车综合性能检测与维修技术分析

随着对汽车的需求大幅度提升,使汽车行业的发展与扩张极为迅速。由于本人从事多年的汽车生产、制造工作及各类交通事故现场的司法鉴定的痕迹分析中,汽车本身性能不良和故障隐患因素致交通事故的发生也占据较大比例,为保障汽车可以安全、稳定的运行,对汽车的综合性能的检测与维修工作,提出了更多的要求。本人对汽车使用中的综合性能检测的必要性,产生了极大的兴趣,进而对汽车综合性能检测的日常化、便捷化及网络化进行思考与规划。基于此,文章通过对我国汽车的检测与维修发展历史进行简单的分析;并对汽车的综合性能检修技术的发展进行简要的梳理;最后,对汽车综合性能检测站的建设与工艺要求进行简要的分析。以供相关人士的阅读与交流。     

关于公交票价与私家车出行关系的研究方法

该文针对研究城市公交票价与私家车出行量之间关系的需要,提出了一种理论方法。该方法用多元线性回归模型分析了城镇居民家庭人均可支配收入、私家车出行成本等因素对私家车出行需求的影响,并在此基础上结合交叉弹性理论进一步得到公交票价和私家车出行需求之间的弹性关系。通过该方法可以量化公交票价与私家车出行需求两者之间的关系,为城市采用低价公交来制约私家车出行的政策提供一些理论依据。     

杭州市道路交通高峰拥堵成因分析与对策研究

该文首先对交通拥堵的时空特征进行系统总结,从交通供给(路网、公交、停车、交通管理)与交通需求(人口与用地功能分布、小汽车拥有量与使用率)两方面分析了交通拥堵形成的深层次原因。在此基础上,从城市空间结构调整、交通出行结构调整、基础设施的功能提升与结构完善、管理科学化、长效交通评估机制的建立等角度,提出对杭州市交通拥堵应对策略的建议。最后指出,改善城市交通拥堵状况将是一项长期而艰巨的系统工程,任何急功近利的"头痛医头、脚痛医脚"的短期行为都无助于交通拥堵的有效缓解,交通结构的优化调整及合理的交通需求管理才是最终缓解交通拥堵的有效手段。     

Modeling travel time of car with varying demand on an urban midblock section

The present study analyzes the stochastic nature of travel time distribution under the uncertainty of traffic volume and the proportion of cars in the traffic stream. Stochastic response surface method (SRSM) is adopted for modeling the travel time variation under the influence of traffic composition and traffic volume. This model is applied to an uninterrupted urban arterial corridor of 1.7 km length in New Delhi. Video graphic data were collected for 2 days during morning hours between 8 AM and 12 noon and evening hours of 3–7 PM. License plate matching technique was used for measuring the travel time in the study area. This study focused on travel time variation of cars with varying traffic volume and proportion of car in the traffic stream. Linear regression analysis was carried out initially to know the functional relation and significance relation between the input and output variables, and then SRSM analysis was performed. Artificial neural network (ANN) is also considered to map the relation among travel time, traffic volume and composition of traffic stream. A comparative evaluation is made among ANN, SRSM and regression analysis. Results indicate that apart from traffic volume, the influence of car population is more on travel time variation than motorized two-wheelers. It is attributed to the smaller size and comparability better operating condition of motorized two-wheelers. Also, the ANN and SRSM models are more efficient for analyzing the stochastic relation between the response and uncertain explanatory variable than the regression model.