基于实证的汽车消费者人群画像原则与体系研究

为解决在汽车企业大数据项目中遇到的问题,文章在基于某搜索引擎数据开展的大数据实证应用研究的基础上,总结汽车企业大数据人群画像的基本原则并形成体系.通过理论与项目实证过程相结合的方式,将项目中的核心问题与经验进行梳理,总结出汽车企业大数据人群画像的7个基本原则,并结合项目复盘对问题和解决方案进行论证.基于上述方法,得出汽...     

新能源汽车消费者认知度调查与未来发展分析

文章基于新能源汽车问卷调查的数据结果,通过数据统计与数据挖掘的方法论述汽车消费者对新能源汽车的认知程度,并对新能源汽车未来发展做出分析判断.     

汽车购买过程中消费者认知价值的探讨

随着消费者认知价值重要性不断的增长,越来越多的汽车企业开始重视消费者认知价值,怎样提高消费者认知价值就成为汽车企业关注的话题,文章从消费者认知价值的概念出发,深人分析了在汽车购买过程中影响消费者认知价值的主要因素,提出了提高消费者认知价值的主要方法.     

观察法在汽车研究不同领域的应用

观察法作为深访等定性研究方式的有益补充,在汽车研究领域有着广泛的应用.通过观察,研究者能够发现语言表达无法获取的信息,还能够通过对观察对象的记录,使得成果展示更加客观、生动和形象.无论是对汽车消费者的刻画还是对其使用过程的深入剖析,或者是对一个陌生市场的解读,观察法都能够发挥独特的作用.这种研究方法值得在汽车研究的实践中进一步推广.     

消费模式变化带来金融格局转型

正J.D.Power日前与平安银行联合发布了针对汽车金融行业的金融科技应用白皮书,白皮书指出,以大数据、云计算、人工智能、人脸识别、智能风控等为代表的金融科技正重塑消费者的购车体验,推动汽车零售业态转型升级。未来10~15年,在金融科技的推动下,中国汽车市场消费模式将呈现全新格局,逐步实现全线上便捷购车、汽车金融智能化、汽车消费定制化、车内消费无感融入等消费新模式。     

聚类分析在汽车市场营销中的应用

根据生活方式将消费者分类,为汽车产品的市场细分和市场定位提供可行性的理论前提,统计学中聚类分析方法为解决汽车产品的市场定位技术提供了定量方法.     

新一代汽车经销商:为我设计,个性专属 整合数字和实体体验,满足未来客户期望

正经销商仍将作为汽车分销链和客户互动的关键纽带,但其形式必将发生转变。未来,汽车经销商将成为消费者娱乐、互动互联的移动中心。汽车经销商需立即行动起来,实现这一目标。汽车经销商走向消亡?并非如此如今,购车者已经习惯了线上线下无缝转换的个性化购物方式;相比之下,许多传统实体汽     

汽车车身和附件的研究与设计

为全面提升汽车的舒适性与安全性,满足消费者的驾乘需求,汽车生产企业在运行过程中,投入大量资源,对市场需求进行划分,以需求为导向,综合汽车工业发展实际,有步骤、有计划地推进车身和附件的研究设计工作。文章从多个角度出发,积极调整车身和附件研究设计的基本思路,优化设计路径,明确设计方法,以持续提升车身与附件的实用性。     

大数据在汽车行业的运用及影响分析

大数据时代汽车行业将发生重大变革。作者从人、车、环境三个方面分析了汽车大数据的来源和类型,介绍了大数据在汽车行业的运用,分析了大数据对汽车行业各主体产生的影响,指出大数据时代各主体只有自觉严格地保护好消费者的数据安全和隐私,才能实现商家与消费者之间的互利共赢。     

基于OBD-Ⅱ数据的轿车运行状态数据采集系统与道路试验

在机动车保有量不断增长的背景下,为实现缓堵保畅和节能减排的目标,对运行汽车状态数据的研究分析就显得尤为重要。文章采用自编软件,利用车载诊断系统(OBD-Ⅱ)采集汽车运行数据,并进行大样本对比分析,为汽车排污预测、防污措施建议等研究工作提供了数据保证。     

拖拉机动力换挡技术研究现状及发展趋势

为了适应农业生产现代化的需要,动力换挡变速箱在拖拉机中的使用越来越广泛,我国由于起步较晚,在这方面与国外仍有较大的技术差距。文章介绍了动力换挡变速箱的基本原理,分析了国内外动力换挡技术在拖拉机上应用的发展过程和技术现状,在此基础上,详细阐述了动力换挡变速箱的三项关键技术,并分析了未来的发展趋势。     

加强农机档案管理,推进农机化进程

在现代农机管理工作中,农机档案管理是重要的组成部分。加强农机档案管理,一方面推进农机化进程,另一方面有助于各项帮扶政策落实在实际工作中,扩大农机在农业生产中的应用范围。农机档案管理工作人员,应提高综合素质,给予档案管理工作足够的重视,灵活应用大数据技术,实现农机档案管理数字化发展。     

道路基础设施数字化研究进展与展望

为进一步促进交通基础设施向数字化、网络化、智能化发展,采用文献研究法对道路基础设施数字化领域的研究进展和发展趋势进行分析。首先通过检索中国知网(CNKI)中文核心合集数据库和Web of ScienceTM、IEEE等英文数据库中与主题相关的文献(中文229篇,英文2 395篇),基于科学知识图谱对文献进行梳理与分析,并结合现有研究中的技术领域与工程应用场景,对道路基础设施数字化做出了定义。在此基础上进一步构建了道路基础设施数字化的技术架构,包括:感知获取层、集成处理层、业务应用层、标准与规范体系以及安全与管控体系;此外重点介绍了数字道路信息感知技术、数据管理与分析技术、全生命周期工程应用等关键技术的发展现状,进一步展望了未来技术发展的前景。最终通过梳理道路基础设施数字化现有研究存在的问题和不足,对其今后的发展做出展望。结果表明:道路基础设施数字化是由特定的检测与感知技术、数据传输与通讯网络、信息平台与安全系统构成,具有多元智能性。在路面信息的采集过程中,传感器在耐久性和实用性等方面存在的技术难题仍需进一步解决;物联网、地理信息系统、建筑信息模型、信息物理系统、数字孪生、大数据驱动在内...     

交通资产管理系统的研究现状与展望

介绍了交通资产管理的基本概念和管理过程，以及国内外交通资产管理技术研究概况，同时指出了建立交通资产智能化信息采集系统的关键技术，并介绍了几种典型的交通资产智能化信息采集系统。最后，指出了当前交通资产信息采集和资产管理技术研究中的不足之处，并提出了开展该领域研究的几点建议。     

大数据背景下的桥梁结构健康监测研究现状与展望

结构健康监测（SHM）技术在许多大型桥梁的运营养护管理中均有应用，但已有监测系统积累的海量数据并未被充分解读。为将大数据技术引入到桥梁SHM数据的处理分析中，首先总结大数据的概念和构成要素；然后分析SHM数据的工业大数据属性，梳理桥梁SHM大数据的研究方向；随后综述包括处理技术和分析方法在内的大数据技术在桥梁SHM中的应用现状，在由数据预处理、数据融合、特征工程、模式识别、可视化构成的大数据分析流程中提出SHM大数据研究的需求和应用场景；最后对大数据技术在桥梁SHM中的前景与驱动力进行展望和讨论。结果表明：SHM大数据研究应以结构状态评估为落脚点；大数据处理技术在SHM的系统框架搭建及数据分析能力扩展方面虽已得到较多应用，但其并非SHM大数据研究的重点；SHM数据融合对大数据分析方法有迫切需求，以实现桥梁SHM数据与外观检测等多源异构数据的多层面融合；深度学习、集成学习为结构状态敏感特征的提取提供了新的算法；有监督、无监督机器学习方法结合海量SHM数据将对结构状态评估下的模式识别问题形成更全面的认知；异常识别、相关分析、迁移学习等方法可为实桥SHM损伤识别提供支撑。研究结果可为SHM领域的大数据研究提供参考。     

智能路面发展与展望

为了促进智能路面的发展,综述了智能路面各项技术的研究进展和发展趋势。首先提出了智能路面的定义,在此基础上明确了智能路面的体系架构,包括路面信息感知获取层、信息集成处理层、综合服务层和能量供给层;重点介绍了智能路面信息采集技术、信息管理与分析技术、能量收集与利用技术、自我调节技术和基于智能路面的车路协同技术等关键技术的发展现状,讨论了智能路面的设计和建造方法;最后提出了智能路面现有研究存在的问题和不足,并对其今后的发展做出展望。研究结果表明：智能路面是由特定的结构材料、感知网络、信息中心、通信网络和能源系统组成,具有多种智能,并且能够为人、车、环境提供服务的道路路面;智能路面的发展将有助于充分发挥道路自身潜力和适应未来的交通工具;在路面信息的采集过程中,传感器在耐久性和实用性等方面存在的技术难题仍需进一步解决;智能路面的各种能量收集和自我调节技术应着重解决低成本和高性能的问题;物联网、大数据、云计算和各种人工智能方法在智能路面的监测和管理过程中具有广阔的应用前景;智能路面作为一种新型的道路路面,其设计和施工可以结合建筑信息模型（BIM）、模块化施工、3D打印和智能压实技术,集合成一套新的建造工艺。     

隧道掘进机工程大数据管理平台关键技术及应用研究

为解决目前大多数信息化管理平台兼容性及扩展性不强、功能单一,满足不了当前工程管理需求的问题,从高质量的大数据管理平台架构、兼容性强的数据采集、扩展性强的分布式存储3个方面进行平台建设关键技术研究。采用分布式HBase列存储数据库和高性能Spark内存计算引擎,创建行业Hadoop集群生态架构,设计一种多协议、多通道且兼容性强的数据采集系统,为隧道掘进机大数据平台的采集、存储、搭建等提供技术支撑。建立集智能监测、综合分析、协同管理、大数据应用功能于一体的隧道掘进机工程大数据管理平台,从管理和技术层面为类似的大数据平台设计开发提供参考,提升隧道掘进机施工效率,提高智能化管理水平。     

车架弯曲试验与仿真对标误差的探究

文章主要介绍车架疲劳试验的实施过程以及此过程中的传感器布置方式。通过仿真试验相结合方式,来修正数值模型。为以后的类似的仿真提供参考模型,同时对比多组仿真和试验数据,并对仿真数据与试验数据的异同点进行了探讨,为以后的仿真积累了经验。     

铁路隧道智能化建造装备技术创新与施工协同管理展望

为配合郑万高铁实施的基于全工序机械化配套的隧道安全、快速、高质量修建技术,针对超前支护、钻爆开挖、初期支护、二次衬砌等关键工序开发系列化智能装备,并系统性地总结和提炼钻爆法隧道智能建造装备的4大支撑技术,即围岩参数识别与处理系统、三维空间定位与量测系统、大数据处理与共享系统、智能控制决策系统,是实现隧道全生命周期智能化的基础与前提; 同时,运用先进的传感技术、互联网、大数据分析和人工智能技术,研究施工协同管理平台,借助隧道大容量通信网络和隧道智能建造协同管理平台,实现隧道内装备与装备、装备与环境、装备与围岩的互联互通互动,为隧道智能建造提供装备保障。     

信息影响条件下考虑出行异质性的路径选择模型

出行者路径选择行为的研究对于预测城市交通流时空分布规律及维持网络经济、高效运转具有重要意义.为了探究多类型异质出行者路径选择行为的异同,研究了基于累积前景理论的多类别异质出行者路径选择模型.通过定义出行者参考点,引入考虑时间价值系数的风险敏感系数计算方法,以保证异质出行者拥有异质的风险偏好,研究分析了是否提供实时路况信息2种情境下常规通行者与通勤者路径选择行为的异同.数值算例表明,拥有较大参考点的出行者更倾向于保守地选择一条出行时间较长的道路,而其他人则更加冒险.此外,与通勤者相比,当备选方案均可以满足自身出行需求且自身参考点足够大时,常规出行者更愿意忽视风险,以获得更高的出行收益.