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。     

公路网合理发展规模研究

公路网的合理发展规模研究，就是从量上确定公路网的总里程及其各等级公路里程所占的比重。采用国土系数模型、生长曲线模型和相关分析及趋势线拟合法来确定宁波市的公路网总里程；采用最大通行能力模型和最小费用优化模型来确定宁波市的公路网等级结构。经综合分析比较后得到宁波市公路网的合理发展规模。     

基于计量经济学模型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,本文通过数据分析证明,这13种因素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关联性,因此这就需要我们进一步分析哪些因素才是最直接影响汽车保有量的因素。经过分析,发现公路总里程、钢材产量、工业总产值、城市化率等因素是预测汽车保有量的较好变量。     

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。     

山东省高速公路网合理规模研究

高速公路网规模是区域综合交通规划中重要的指标。在分析山东省社会经济及高速公路网现状基础上,运用了改进的国土系数法、连通度法、类比法、时间序列法4种模型,系统分析了高速公路网与人口、人均GDP、高速公路系数等因素的关系,合理预测了未来山东省高速公路网规模。     

基于径向基函数神经网络的交通量预测

采用了径向基函数神经网络进行未来年的交通量预测,它具有收敛速度快、唯一最佳逼近且无局部极小等优点.在进行交通量预测时,选取公路里程、汽车保有量、国民生产总值、国民收入和人口作为交通量影响因子,通过2个网络模型,在输出层输出该年的预测交通量.     

基于径向基函数神经网络的交通量预测

采用了径向基函数神经网络进行未来年的交通量预测,它具有收敛速度快、唯一最佳逼近且无局部极小等优点。在进行交通量预测时,选取公路里程、汽车保有量、国民生产总值、国民收入和人口作为交通量影响因子,通过2个网络模型,在输出层输出该年的预测交通量。     

基于改进PCA-Logistic模型对个人汽车保有量预测

我国个人汽车保有量数据的变化是一个长期的非线性过程,其影响因素复杂,并且因素之间也存在非线性关系,需要合理准确的方法进行分析和预测。为了研究在GDP、城镇人口变化、消费水平等多因素的影响下我国个人汽车保有量的变化问题,采用了改进的主成分因子分析和Logistic非线性模型相结合的方法,对传统主成分分析法进行了改进,考虑数据的完整性,选取1985—2018年之间影响我国个人汽车保有量的8个代表性因素,首先通过改进主成分分析法对其进行了"非线性"的降维处理,再利用Logistic非线性模型描述汽车保有量和提取主成分之间的关系,最终提出了改进PCA-Logistic模型。比较分析了改进的PCA-Logistic模型与传统PCA-Logistic模型在对个人汽车保有量预测的不同和改进后模型的优点,结果表明:改进PCA-Logistic模型可以有效地消除数据之间非线性关系,可以将传统方法得到的二次非线性主成分回归曲线变成线性曲线,从而更符合主成分分析法原则;得到的非线性Logistic回归曲线与实际数据拟合度更高,说明能更准确地评估我国个人汽车保有量。根据此模型预测了2019—2024年我国个人汽车保有量,发现我国个人汽车保有量在2021年可能会突破3亿。     

我国未来汽车保有量情景预测研究

汽车保有量的预测具有一定程度的不确定性。对2010、2020及2030年我国的汽车保有量进行科学预测,是确定我国公路交通长短期发展规划,制定环保与能源等方面相关政策的关键。在对我国经济各个发展阶段进行情景分析的基础上,考虑经济、人口、汽车保有量增长速度以及不同地区人均GDP人群分布等因素,运用趋势外推、弹性系数、国内外情景类比及运输工作量计算等方法对我国未来的汽车保有量进行综合预测,确定到2030年我国汽车保有量将达到2.3~2.5亿辆,是2020年的1.7~1.9倍左右、是2010年的4.6倍。汽车保有量的大幅度增加势必对土地、能源资源和环境保护带来巨大压力,贯彻科学发展观、节约资源、保护环境,走可持续发展道路将是我国未来道路交通发展的客观要求。     

公路网最佳经济规模模型研究

从经济角度出发,建立了公路建设的最佳经济规模模型,在公路建设总体规模一定的约束条件下,确定不同公路等级结构,即效益成本比最大的等级结构。在此基础上对陕西省公路合理等级结构进行了测算,并提出今后陕西省公路建设发展的方向。说明该模型在预测公路网规模时具有实用性和可操作性。该模型丰富了公路网规模的预测内容,对中国干线公路网以及区域公路网规划也具有重要的指导意义。     

我国公路营运汽车污染物排放量总量及预测

机动车污染物的排放量预测是研究降低机动车排放污染对策和专项行动的基础。我国公路营运汽车污染物排放量已经成为机动车污染物排放中不可忽视的组成部分。文章通过对影响营运汽车污染物排放水平的主要因素分析,根据国家环保总局的机动车排放因子的试验测算结果,推算营运汽车排放因子;然后对我国公路营运汽车保有量、年均行驶里程进行的现状分析、建模、计算和趋势预测,最后运用机动车污染物年排放量模型,计算出未来15年内主要特征年的污染物排放总量。根据对以上计算和预测结果分析可知,未来10多年间,营运汽车污染物排放总量呈下降趋势。     

影响十堰市汽车保有量的因素分析

汽车保有量与社会经济发展水平有密切的关系,通过建立计量经济学模型寻求汽车保有量和社会经济有关指标的函数关系,可以较为准确地预测十堰市短期内的汽车保有量。根据统计数据回归分析,影响十堰市汽车保有量的主要因素有:社会消费品零售总额、城镇居民可支配收入和社会固定资产投资。     

基于S形曲线的汽车保有量预测模型及其应用研究

分析了汽车保有量发展呈S形曲线的特点,以及影响汽车保有量的主要变量.以S形曲线为基础建立了汽车保有量预测的对数模型.用1991 ～2011年的样本数据计算出模型系数.通过输入相关变量的估计值,对2015年、2020年我国汽车保有量进行预测.     

城际铁路站点土地开发规模研究——以广清城际铁路为例

随着城市群的快速发展,城际铁路不仅加强了城市群之间联系,也带动了沿线站点发展。由于城际铁路对沿线站点周边的基础设施影响较大,在建设前期需要控制开发土地规模,以及合理规划土地开发。文中通过分析城际铁路与土地利用之间的关系,优化了城际铁路车站客流预测模型。同时,在土地开发面积一定的条件下,利用上述模型预测结果,并综合了沿线土地开发强度、容积率、城市人口等指标,进一步建立了以土地利用为基础的土地开发站点日均吸引人口预测模型。该模型可用于预测车站吸引客流量,从而对土地开发规模进行有效控制。以广清城际为例进行实证研究,证明了预测结果的准确性和合理性,从而证明了模型的可行性及有效性。     

新能源汽车扩散驱动因素及市场保有量预测研究

近几年来,新能源汽车扩散得到了很大的发展。系统地研究驱动新能源汽车扩散的因素并加以利用,小到能够帮助企业据此制定合理的发展战略目标和产品规划,保证企业的可持续发展能力,大到能够推进我国新能源汽车的发展和支持国家战略的实现。文章运用系统动力学理论和方法,先行通过对新能源汽车扩散驱动因素的动态研究,构建出多因素的系统动力学方法新能源汽车推广预测模型。尔后,将从搭建模型中提炼出来的各驱动因素权重与现实情况作对比,从而分析和论证模型的可靠性,最终实现对我国新能源汽车保有量发展的有效预测。     

广西公路适度规划研究

为满足广西融入泛珠三角区域和中国-东盟自由贸易区的发展需要,广西未来公路网的发展规划已成为亟待研究和解决的问题。该文通过对广西人口、经济、区域面积等的统计计算和利用国外的公路里程的数字、图解分析以及我国较为成熟的公路网密度、长度计算方法,计算出广西未来较为合理的公路网密度和长度,为正在进行的相关的公路网规划与建设提供科学依据。     

汽车工业发展与公路交通建设

随着我国汽车工业的快速发展,汽车保有量将大幅增加,迫切要求公路交通里程相应地增长。在阐述我国汽车产量、汽车保有量和公路建设的现状基础上,提出了我国公路交通建设应与汽车工业协调发展。同时,应加强公路交通网络的合理设计,推进公路交通系统信息化进程的步伐。     

基于支持向量机的城市私人汽车保有量滚动预测

针对城市私人汽车保有量增长预测问题,在对支持向量机理论进行改进的基础上,进行滚动预测研究。在对已有的机动车保有量预测模型进行对比分析的基础上,建立了基于支持向量机的私人汽车保有量滚动预测模型,并利用北京市私家车保有量历史数据对滚动预测模型进行了实证分析。结果表明该预测模型具有较高的预测精度、符合实际需求、具有广泛的应用前景。     

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。     

基于多源异构和XGBOOST模型的销量预测

随着中国经济的快速发展,中国汽车市场已经发展成为世界第一大汽车消费市场和全球最大的消费潜力市场3面对规模越来越大的市场,准确预测铕量是汽车产生面临的重要课题。本文在主成分分析的技术之上探讨了多源异质性大数据和XGBOOST算法在汽车销量预测模型中的应用首先选取一些社会经济结构变量、相关政策以及某汽车企业汽车销量为样本数据;其次为了去除多重共线性问题利用主成分分析分析出权重占比累积超过90%的样本特征;再次利用多维度控制变量法确定了XGBOOST糢型的最佳参數组合;最后利用训练好的模型对验证集进行测试,结果表明,多个月的预测销量与实际销量之间的平均准确率为88.52%,平均差异仅为11.48%。这为企业预测汽车销量提供参考.