汽车科技
汽車科技
기차과기
QICHE KEJI
2012年
3期
1-3
,共3页
道路交通%城市化进程%汽车销量%BP预测模型%回归预测模型
道路交通%城市化進程%汽車銷量%BP預測模型%迴歸預測模型
도로교통%성시화진정%기차소량%BP예측모형%회귀예측모형
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.
本文研究瞭汽車銷量在道路交通和城市化進程影響下的預測模型的建立,以歷史數據為檢測依據,判斷所建模型的可行性,併對2011～2015年末汽車總銷量進行瞭預測.其模型參數即道路交通和城市化進程對汽車銷量的影響因素包括城鎮人口數、城鎮居民人均可支配收入、城市化率、城市年末實有道路長度、城市年末實有道路麵積、公路裏程.經精度檢驗,BP神經網絡可用于預測城鎮人口數、城鎮居民人均可支配收入、城市化率、公路裏程.二元線性迴歸可用于預測城市道路長度和城市道路麵積.最後BP神經網絡利用其在處理非線性繫統方麵的優越性,實現在各參數影響輸入下對汽車總銷量輸齣的任意非線性映射且具有較高的預測精度.
본문연구료기차소량재도로교통화성시화진정영향하적예측모형적건립,이역사수거위검측의거,판단소건모형적가행성,병대2011～2015년말기차총소량진행료예측.기모형삼수즉도로교통화성시화진정대기차소량적영향인소포괄성진인구수、성진거민인균가지배수입、성시화솔、성시년말실유도로장도、성시년말실유도로면적、공로리정.경정도검험,BP신경망락가용우예측성진인구수、성진거민인균가지배수입、성시화솔、공로리정.이원선성회귀가용우예측성시도로장도화성시도로면적.최후BP신경망락이용기재처리비선성계통방면적우월성,실현재각삼수영향수입하대기차총소량수출적임의비선성영사차구유교고적예측정도.
