基于Logistic模型的哈尔滨市私家车保有量预测

近年来,城市私家车保有量大幅增加,为了准确预测哈尔滨市私家车的保有量,基于Logistic模型建立了私家车保有量预测模型。首先通过预测哈尔滨未来人口数量确定人口峰值,长春市与哈尔滨市的经济发展与人口变化趋势相似,因此对长春市户均人口数进行回归分析,预测长春市户均人口数,进而通过类比法确定哈尔滨未来的户均人口数。结合人口峰值、户均人口数、户均机动车数量对哈尔滨市未来私家车保有量进行预测。结果表明,私家车保有量预测模型的拟合效果良好,哈尔滨市私家车保有量在未来22年内继续增长,2027—2032年哈尔滨市私家车数量的发展处于快速增长阶段,在2042年将达到431.96万辆,为避免城市拥挤和环境污染问题,应制定政策加以干预。

基于私家车保有量预测与调控的灰色模型研究

利用灰色系统理论建立了私家车保有量预测的数学模型,针对对某地区1996—2007年连续12年私家车保有量,利用该灰色预测模型得到了该地区2008年和2009年私家车保有量分别为174.08及266.11万辆的预测结果.针对影响私家车保有量的人均国内生产总值、公交车营运总里程、居民人均可支配收入等11个指标,利用灰色关联分析法得出:要控制汽车废气的排放量,就必须限制私家车的增长,加快发展公共交通,为市民出行提供便利的乘车环境.

基于改进BP神经网络私家车保有量的预测研究

根据某地区1996年-2007年连续12年私家车的保有量,提出了一种改进的BP神经网络的私家车保有量的预测模型,以人均国内生产总值、公交车营运总里程、居民人均可支配收入等10个指标作为网络的输入因子,以私家车保有量作为输出因子,利用1996年至2007年的数据进行训练和检验,得到了预测仿真的结果,预测值与实际值的误差比传统的神经网络预测的误差更小,达到了预期的目的。

基于指数平滑法对我国私家车保有量的预测

我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间,对私家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,解决交通拥堵、能源紧张、环境污染、资源短缺等一系列问题的关键。首先根据我国2000-2011年的私家车保有量的变化,采用均方误差最小的原则选取指数平滑系数,建立二次、三次指数平滑模型,进而利用该模型对我国2012-2016年的汽车保有量进行预测,为使预测结果趋于合理,最后运用相关系数原理进行评价,选择相对理想的预测结果,从而为私家车保有量的相关决策提供参考。

武汉市私家车保有量增长的模型分析

近年来,随着我国经济稳健增长,家用汽车行业呈现广阔的发展前景。私家车保有量的变化趋势与我国基础设施建设事业的规划、交通和环保等政策的制定有着密切的联系,因此,准确地预测未来私家车保有量具有重要的意义。文章以武汉市1996～2007年私家车发展情况为研究对象,分别运用时间序列预测模型、计量经济学模型和灰色系统模型预测未来私家车保有量,以确保数据结果的有效性,并针对性地提出相关政策建议。

基于Box-Cox-TQR概率密度的铁路运用车保有量预测方法

合理的铁路运用车保有量,对满足铁路货运需求,提高货车运用效率,降低运营成本等有重要作用.考虑铁路运输系统复杂的内外部环境及其动态变化特性,对影响运用车保有量因素定性分析;提出了粗糙集属性约简、灰色关联分析、逐步回归方法相结合的主要影响因素识别方法.以此为基础,建立了基于Box-Cox变换分位数回归(Box-Cox-TQR)和核密度估计相结合的概率密度预测模型.以国家铁路局运用车保有量实际数据为基础,进行预测试验.结果表明,利用主要因素识别的方法符合目标值的运动变化规律,预测结果具有良好的精度.此外,概率密度预测比点预测、区间预测传递出更多信息,为管理决策提供更多准确有用信息.

我国私家车保有量的模型分析

我国社会经济的快速发展，为我国私家车的发展提供了巨大的空间。然而，交通堵塞、环境污染等问题也接踵而来，这与我国汽车行业的发展具有密切的联系。因此，对私家车保有量进行科学预测具有重要意义。本文以我国1990-2012年私家车保有量为研究对象，分别利用非线性回归预测法、弹性预测法、改进的弹性预测法和二次曲线指数平滑法对私家车保有量进行预测，并以使均方误差MSE最小为原则，选择出最优的预测模型———改进的弹性预测模型对2013-2015年我国私家车保有量进行预测。

基于熵值法的PSOBP神经网络私家车保有量的预测

为解决现有的BP神经网络对私家车保有量的预测中存在的对初始权值和阈值敏感、易陷入局部极小点和收敛速度慢等问题，针对粒子群算法具有全局搜索寻优的特点，该文提出了基于熵值法的采用粒子群算法优化的BP神经网络的模型。我们用新建立的模型进行私家车保有量的预测，并将其结果与传统BP算法以及模拟退火法进行比较，结果表明新的模型有效的防止了网络陷入局部极小值的可能。明显提高了神经网络模型预测的速度和准确性。

基于协整和灰色模型的上海市私家车保有量影响因素分析

从缓解上海市交通拥堵角度出发，运用协整与灰色关联度两种分析方法，对上海市私家车保有量的影响因素展开研究，同时依据灰色理论预测了未来5年的私家车保有量。结果表明，轨道交通运营车辆数量是主要影响因素；为控制私家车保有量的增长，需要加快轨道交通的建设，提高市民低碳出行的意识。

辽宁省私家车保有量增长及影响因素分析

近年来,辽宁省的经济稳步发展,私家车保有量在快速上升.私家车保有量的变化趋势与辽宁省的基础设施建设、城市发展、交通以及环保等政策的制定有着密切联系,因此,准确的预测未来辽宁省私家车保有量有重要意义.本文以辽宁省1996~2015年私家车发展情况为研究对象,运用统计学及计量经济学相关知识,建立多元线性回归模型来分析私家车保有量的影响因素,经过模型检验和修正,进而分析各因素与保有量的影响关系.最后,根据得到的研究结果,对未来几年辽宁省私家车保有量进行预测并针对辽宁特殊的社会经济状况,为改善建成环境中潜藏着的复杂问题提出相关政策和建议.

基于计量分析法对私家车保有量的影响因素及调控策略分析:以成都市为例

随着我国城市经济的快速发展,人们对出行的要求越来越高,私家车消费也呈逐年增长的趋势.私家车的普及提高了人们的生活水平,推动了我国经济的发展,但与此同时,私家车的使用也给我们带来了负外部性影响.对成都市私家车保有量的影响因素进行深入研究,通过数理分析得出私家车保有量和相关影响因素之间的相互关系,为合理控制引导成都市私家车的发展速度,为成都市基础设施建设规划、交通和环保等政策的制定提供参考.

对压缩中间站运用车保有量的探讨

根据邯郸车务段的实际情况,分析了影响中间站运用车保有量的主要因素,并据此提出若干改进对策措施,以及加大有关考核力度的建议。

中国的收入分布与私家车保有量——基于分省面板数据的实证分析

文章在解释了人均私家车保有量与收入分布(以人均GDP水平为均值,城乡收入差距为方差)关系的基础之上,首次以新型市场的代表国家——中国为对象,对中国各省区近20年面板数据进行分析,得到如下实证结果:此模型中包含的所有我们认为对人均私家车保有量有着不可忽视影响的合理变量都被证实其影响显著,其中以衡量收入分布的两个指标和二者的交互项最为突出。

压缩天津西站运用车保有量的探讨

压缩运用车保有量是铁路实施资产经营责任制后,运输站段面临的一项全新课题。分析了天津西站运用车保有量居高不下的原因,提出了解决办法,以达到压缩天津西站运用车保有量的目的。

关于运用车保有量分析方法的探讨

本文对运用车保有量分析的两种方法进行了分析验证，找出了各自存在的不足和片面性。在此基础上，提出了一种新的分析方法，从而解决了如何正确判明运用车的“节省”或“浪费”问题。

基于灰色关联度的私车保有量影响因素分析

对私车保有量的影响因素进行了分析,借助灰色系统理论确定了私车保有量影响因素间的优势关系,结果表明影响我国私车保有量的主要因素受到全球范围金融危机的影响较为有限,未来一段时间内私车保有量仍会持续快速增长,只能通过政策法规手段才能加以合理调控。

压缩丰台西站部属现在车保有量的思考

针对近年来丰台西站部属现在车保有量完成情况,分析其部属现在车保有量偏大的原因:车流到发不均衡,有调车流比重大;机车阶段性供应不足,车流阶段性积压;京广方向开车受限,存车量大;施工频繁,临时集结任务较多。对此提出优化运输组织,加强本务机车组织,及时做好调整运行图和列车编组计划工作,合理组织施工作业等压缩部属现在车保有量的措施。

基于灰关联的汽车保有量分析

针对汽车保有量增长过快问题,分析影响汽车保有量增长的主要因素,从而提出相应的对策建议。以南京市为例,利用灰色关联理论分析影响南京市轿车和重型货车保有量增长的主要因素,根据分析结果,建议加强城市轨道交通建设和对房地产行业调控。

基于时间序列的西安市私家车保有量预测研究

根据西安市2000—2013年私家车保有量的发展变化，对14年原始数据运用时间序列分析指数平滑法进行拟合，并对未来3年进行时间序列预测。

基于GM模型的广州私车保有量预测及政策建议

自我国著名工程学教授邓聚龙教授提出灰色系统理论后,该理论已广泛用于社各个领域。本文运用灰色系统理论,建立广州汽车保有量预测模型,并对其进行(长期or短期)预测。从预测结果看,结果与实际值具有较小的误差,说明在政策因素等外生因素不产生剧烈变动的情况下,该模型能够较为准确地对某地区的私人汽车保有量进行预测。基于预测值,本文对广州市的汽车产业政策和消费政策提出了合理的建议。