二手车价格的主要影响因素及购买注意事项

1影响二手车价格的主要因素目前,二手车的价格评估方法主要有四种,分别是重置成本法、现行市价法、收益现值法和清算价格法;这四种方法均基于研究评估二手车剩余价值的三个指标,(即实体性指标、功能性指标、经济性指标)而建立起来。但是由于这四种方法因对二手车价格评估影响因素着重点不同而存在一定的局限性,不能具体反映出影响汽车评估价格的主要影响因素。那么影响汽车价格评估的主要影响因素有哪些呢?     

基于神经网络的二手车价格评估方法研究

随着我国二手车市场的繁荣,迫切需求一种更科学、更准确的估价模型。面对二手车相关数据较难获取的情况,本文创新性提出两阶段构建二手车价格评估体系。第一阶段,在排除车况因素的情况下,对车型的标准价格进行预测,第二阶段再结合车况给出具体价格。本文研究第一阶段的预测问题。本文分析影响二手车价格的因素,再基于二手车B2C电商车王认证二手超市网站的二手车交易数据,采用人工神经网络方法进行建模,评估二手车价格。从模型精度和稳定性两个维度来看,人工神经网络方法取得了较为良好的模型。     

基于BP神经网络的智能车辆换道决策模型研究

为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络...     

二手车技术鉴定与评估改进(一)

正我国的二手车流通管理中还存在很多薄弱环节,在一定程度上影响了市场的健康发展。面对二手车市场不可限量的前景,二手车行业应该依照二手车技术鉴定规范,利用有效方法评估出二手车价格。技术鉴定的规范化会稳固二手车行业的发展,合理的价格势必会带来汽车销量上的突破。本文将通过对二手车市场的调查,找到其发展趋势与主要问题,确立出论文主旨与研究方向。围绕二手车评估中所需要的     

如何准确的鉴定评估二手车

本文详细阐述了鉴定二手汽车的步骤及方法,并说明如何鉴别事故车辆。列明了在评估二手车时影响车辆评估价格的各种因素,针对市场中各类车辆分别采用的不同评估方法。     

车辆保值率调查

车辆保值率的剩余价值是衡量车辆价值非常重要的一项指标。一辆车不论是基于市场因素还是品牌价值因素,相对更保值也是促进该车销量的一个重要指标。我们搜集了二手车市场上的一部分车型,对它们的使用年限、原始购入价和二手车售出价进行了一番整理,虽然影响二手车的估价因素纷繁复杂,不论是使用年限、行驶里程、车辆车况、有无发生重大交通事故等因素,都会影响二手车的最终价格。但通过一定数据的整理,我们还是能够从中总结出一些有用的信息,     

基于改进BP神经网络的城市交通拥塞环境下车辆运行风险识别研究

交通拥塞在形成和消散过程中车辆运行风险均处于较高的水平,而拥塞环境下影响车辆运行风险的因素较多,分析复杂。如何准确识别城市交通拥塞环境下车辆运行风险的关键因素并对其进行评估,在缓解城市交通拥塞以及降低行车风险方面具有重要的意义。首先,将城市道路交通拥塞环境下车辆运行风险解析为拥塞形成过程和拥塞消散过程中的车辆运行风险。根据交通系统四要素"人、车、路、环境",初步选取换道频次、车型比例、拥塞时长等11个风险因子。其次,通过专家打分法将车辆运行风险等级划分为低风险、中等风险、高风险、极高风险。结合主成分分析法对标准的BP神经网络进行改进,并对模型进行训练。将改进前后的模型进行对比分析,改进后的模型拟合优度判定系数达97.13%,较改进前高出5.67%。最后,进行实例应用。采用改进的BP神经网络,建立了5+8+1模式的拥塞环境下车辆运行风险识别模型。研究表明换道频次、车型比例、平均密度、拥塞时长、拥塞等级、天气情况等6个因子对车辆运行风险影响较大,其中换道频次权重最高,其次为拥塞时长。11个影响因子中车头时距主成分系数平均值最小为0.109,其影响最小。建立的风险识别模型能够为规避城市道路拥塞环境下的车辆运行风险以及拥塞治理提供参考。     

BP神经网络主成分分析法在汽车保有量预测中的应用

针对影响汽车保有量预测的多个因素,采用主成分分析的方法提炼出较少的与线性无关的主要因素,并根据这些因素,利用BP神经网络方法对汽车保有量进行了预测,最后通过实例, 将BP神经网络主成分分析法计算结果和非线性模拟与全要素BP神经网络模拟结果进行比较,得知BP神经网络主成分分析法在运算效率、运算精度上较优.     

车辆保值率调查

车辆保值率的剩余价值是衡量车辆价值非常重要的一项指标。一辆车不论是基于市场因素还是品牌价值因素,相对更保值也是促进该车销量的一个重要指标。我们搜集了二手车市场上的一部分车型。对它们的使用年限,原始购入价和二手车售出价进行了一番整理,虽然影响二手车的估价因素纷繁复杂,不论是使用年限、行驶里程、车辆车况、有无发生重大交通事故等因素,都会影响二手车的最终价格。但通过一定数据的整理,我们还是能够从中总结出一些有用的信息,期望对大家的购车起到参考作用。     

基于主要特征因素与BP-GEP网络的公路工程造价预测模型探究

基于GEP编程的信息搜索能力和BP网络建立了公路工程特征因素与工程造价的关系模型,并对模型进行了最优性预测评价,从而满足工程造价预测的实际应用需求。文章运用MATLAB仿真软件获取了影响公路工程造价的12个影响因子,并运用BP神经网络训练获得了影响公路工程造价的7个主要影响因素。针对选定影响因素基于BP网络和GEP算法给出了4个不同公路造价预测模型的评价指标和优模型解的分析。研究结果表明:基于主线里程、通道数量、路基土石方量、桥梁数量、隧道数量、地貌特征、利息率7个主要特征因素的两种算法模型所获得的预测结果精度要显著高于考虑全部特种因素的模型结果;基于主要特征因素的GEP网络算法模型获得的预测结果更为精确,模型最优;应用GEP网络在处理公路工程造价这类非线性空间全局搜索中具备了很高的搜索效率,能有效弥补BP网络泛化能力较低的问题。     

基于BP神经网络的城市道路轻型车排放率模型

从不同角度研究城市道路交通流动态微观排放模型是进行交通环境评价的基础.以长春市典型城市道路为研究对象,在捷达Gix瞬时质量排放数据的基础上,利用BP神经网络建立了NOx、HC、CO3种污染物排放率模型,并运用实际道路测量数据对模型进行了验证,得出了一些有益的结论.     

基于排序算法的轿车零件功能评估规划

介绍了车身零件的功能评估方法,描述了轿车零件功能评估与整车开发流程的关系,并对影响评估进程的几个因素进行了分析。针对零件匹配结构和方式设计了匹配参数,且利用前向BP神经网络对拼装时间进行求解。在此基础上进一步研究了零件拼装过程特点,获得了一个具有优先约束关系和不同准备时间的可中断多平行机排序模型。以某车右侧围为例,对拼装时间的计算方法和拼装过程的排序进行了说明。     

汽车主观评价综合评分方法研究

本文以各项主观评价项目评分值为依据,运用模糊聚类分析的方法得到反映各"样本车型"与"目标车辆"(各项主观评价分值最优的车辆,下同)的"接近程度"的排序情况,依据此排序结果,构造"样本车型"的综合评价评分值并通过训练得到相应的BP神经网络结构.当输入车辆各项评价项目评分值后,该BP神经网络结构能够按照车辆与"目标车辆"的...     

改进BP算法在公路工程主材价格预测中的应用研究

分析了传统BP算法的不足,利用相关分析法筛选出公路工程主材价格的主要影响因素;在确定BP神经网络结构及选取训练函数的基础上,建立了基于改进BP神经网络算法的公路工程主材价格预测模型,并结合合肥市石屑价格预测的实例,利用建立的预测模型,采用BP传统算法及附加动量法、自适应学习速率法、两者相结合法等3种改进算法分别预测了合肥市2个季度的石屑价格,并将预测结果进行对比,分析了不同BP算法预测结果之间的差异。结果表明,使用改进的BP神经网络算法进行公路工程主材价格预测,可以将预测误差控制在6%以内,并减少95%左右的训练步数。同时采用自适应学习速率和附加动量改进BP网络的方法相对最有效。     

汽车操纵稳定性主客观评价数据的一种处理方法

汽车操纵稳定性主客观评价之间的相关性分析是汽车技术的重要课题。提出了汽车操纵稳定性主客观评价数据的一种处理方法．通过回归分析筛选客观参数，运用BP神经网络建立相关性模型，验证结果说明了该方法的可行性。     

BP算法的改进及其在公路工程主材价格预测中的应用

在利用相关分析法对主材价格影响因素进行筛选的基础上,建立了基于改进BP神经网络算法的公路工程主材价格预测模型.结合郑州市石屑价格预测的实例,分别采用3种BP改进算法进行预测,并对结果进行了对比分析.证明了使用改进BP神经网络进行公路工程主材价格预测是可行和有效的.     

关于二手车保值率影响因素的研究

日益提高的生活水平,使越来越多人将购买汽车的计划提上日程,而拥有极高性价比的二手车,自然成为多数年轻人的首选。文章便以此为背景,在对二手车交易现状进行简单介绍的基础上,围绕可能影响二手车保值率的因素展开了讨论,内容涉及车系、耗油量、养护成本等方面,随后,又对二手车市场未来的发展进行了预测,希望能够给相关人员以帮助。     

基于BP网络的道路水泥再生混凝土性能的评价

为了评价道路水泥再生混凝土的性能,在分析BP神经网络原理的基础上提出了用BP神经网络模拟道路水泥再生混凝土性能与各影响因素间关系的方法。根据道路水泥再生混凝土的实际工况,建立了3个输入节点、4个输出节点的BP神经网络模型,通过9组试验,验证了模型的可靠性。结果表明,实测结果与预测结果相接近,BP神经网络模型可以较准确的评价道路水泥再生混凝土的性能。