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基于粒子群算法的汽車(chē)保有量預測方法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

上海工程技術(shù)大學(xué),上海工程技術(shù)大學(xué),,,

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP301.6

基金項目:

上海市大學(xué)生創(chuàng )新訓練計劃市級項目cs1606004


CAR OWNERSHIP PREDICTION BASED ON PSO
Author:
Affiliation:

School of Automotive Engineering,Shanghai University of Engineering Science,,,,

Fund Project:

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    摘要:

    汽車(chē)保有量關(guān)系到城市建設與規劃。針對汽車(chē)保有量預測問(wèn)題,提出一種基于粒子群算法的汽車(chē)保有量預測方法,建立了一種多因素汽車(chē)保有量預測模型。選取城鎮人口、居民消費水平、人均地區生產(chǎn)總值、道路網(wǎng)密度、公共交通車(chē)輛運營(yíng)數、公共交通客運總量、油價(jià)7個(gè)指標作為汽車(chē)保有量的主要影響因素。利用主成分分析方法確定影響因素主成分,以主成分作為自變量,汽車(chē)保有量作為因變量,建立回歸分析模型。運用粒子群算法,結合主成分回歸預測值對汽車(chē)保有量進(jìn)行預測。以2005~2014年上海市汽車(chē)保有量數據為依據,預測出上海市2020年汽車(chē)保有量約為400萬(wàn)輛,并對預測結果進(jìn)行了分析。

    Abstract:

    CarSownershipSisSrelatedStoStheScity’sSconstructionSandStheSschematization.SAimingSatStheSissueSofStheScarSownershipSprediction,SweSbringSforwardSaSmethod,SbasedSonStheSParticleSSwarmS Optimization(PSO),toSestablishSaSmulti-factorScarSownershipSpredictionSmodel.STheSsevenSfactors, includingSurbanSpopulation,consumptionSlevel,SgrossSregionalSdomesticSproduction,SroadSnetworkSdensity,SpublicStransportationScapacity,SoilSprice,SwereSchosenSasStheSmainSfactorsStoSinfluenceSthe ScarSownership.STheSprincipalScomponentsSofStheSinfluenceSfactorsSareSascertainedSbySPrincipalSCo-mponentSAnalysis(PCA).SUsingSprincipalScomponentsSasSindependentSvariableSandScarSownershipSasSdependentSvariableScanSweSbuildSupStheSregressionSmodel.STheScarSownershipSpredictionSwas ScalculatedSbyStheSParticleSSwarmSOptimizationS(PSO),ScombiningSwithSregressSpredictedSvalueSofS theSprincipalScomponents.SBasedSonStheSstatisticsSofScarSownershipSinSShanghaiSfromS1994StoS2005,theSmodelSarriveSatStheSpredictionSthatSthereSwillSbeS40millionScarsSinSShanghaiSinS2020,SandSanS analysisSisSmadeSdueStoStheSprediction.#$NLKeywords:SCarSownershipSpredictionSSPCASSRegressSanalysisSS PSO

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

羅志軍,黃立新,雷 霆,鄭廷軒,孫 妍.基于粒子群算法的汽車(chē)保有量預測方法計算機測量與控制[J].,2017,25(9).

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歷史
  • 收稿日期:2017-01-19
  • 最后修改日期:2017-01-19
  • 錄用日期:2017-02-14
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-09-14
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