一种基于最小二乘支持向量机的新能源汽车销量预测方法.pdf

基于粒子群优化的新能源汽车销量预测模型参数优化方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114880806 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210578354.9 G06F 30/27 (2020.01)

2023-05-18 约1.52万字 13页立即下载

基于SARIMA-SVR组合模型的我国新能源汽车销量预测研究.pdf 摘要 新能源汽车发展问题是当代社会的热门话题之一，本文基于我国新能源汽车销量 月度数据进行销量预测研究。本文首先根据新能源汽车销量数据特点，分别建立时间序列模型（SARIMA）以及支持向量机回归模型（SVR）对销量数据进行预测分析。为了得到更好的预测精度，引入基于时间序列模型及支持向量机回归模型的组合模型，通过对比两种单一模型和三种组合模型，选择预测精度最高的模型对我国2024年新能源汽车销量进行预测。通过对新能源汽车销量数据的分析，发现其有非常明显的季节性变化趋势，所以传统的时间序列模型无法满足建模需求，选择使用SARIMA模型进行预测分析，预测精度为0.0596。为了达到对比

2025-03-25 约6.84万字 50页立即下载

基于文本分析和深度学习的新能源汽车销量预测.pdf 目录第一章绪论1 1.1研究背景及意义1 1.1.1研究背景1 1.1.2研究意义2 1.2国内外研究现状3 1.2.1汽车销量预测研究现状3 1.2.2政策量化研究现状5 1.3论文思路框架及创新点6 第二章理论基础及方法8 2.1文本挖掘技术8 2.1.1基于情感词典

2025-02-14 约9.06万字 58页立即下载

新能源汽车销量月度报告表.doc 新能源汽车销量月度报告表月份车型类别销量（辆）同比增长（%）占比（%） 2023年1月纯电动 2023年1月插电式混合动力 2023年1月纯燃油 2023年2月纯电动 2023年2月插电式混合动力 2023年2月纯燃油 … … … … … 表格说明：本表格用于记录新能源汽车各车型类别的月度销量数据。 “月份”列填写具体月份，例如“2023年1月”。 “车型类别”列填写新能源汽车的分类，如“纯电动”、“插电式混合动力”、“纯燃油”。 “销量（辆）”列填写对应月份该车型类别的销量数据。 “同比增长（%）”列填写该车型类别较上一年同月份的同比增长率。 “占比（%）”列填写该车

2025-03-26 约1.17千字 3页立即下载

2025-05-30 约5.8千字 10页立即下载

基于ARIMA模型的汽车销量预测.pptx 基于ARIMA模型的汽车销量预测主讲人：目录01.ARIMA模型概述03.ARIMA模型构建02.汽车销量分析04.预测实施步骤05.预测结果应用06.案例与实证研究 ARIMA模型概述 ARIMA模型定义ARIMA模型是时间序列预测的重要工具，用于分析和预测数据点随时间变化的模式。时间序列分析基础选择合适的ARIMA模型参数(p,d,q)是预测准确性的关键，需要根据数据特性进行调整。模型参数选择ARIMA模型由自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个部分组成，共同作用于时间序列数据。模型组成部分模型组成原理ARIMA模型通过差分处理非平稳时间序列数据，使其变得平稳，为建模打下基础

2025-01-02 约6.11千字 64页立即下载

财政补贴对新能源汽车销量影响研究——基于双重差分模型的实证分析.pdf 财政补贴对新能源汽车销量影响研究——基于双重差分模型的实证分析摘要：在碳中和、碳达峰背景下，未来我国将大力发展绿色产业，而新能源汽车则是实现“双碳” 目标的重要一环。自2009年至今，我国新能源汽车发展历经四个阶段，在各级政策的大力推动下， 新能源汽车行业积累了一定的先发优势和规模优势，但在补贴退坡、等冲击下也暴露出诸多问题。因此，在后补贴时代，研究财政政策如何促进新能源汽车行业良性发展、发挥应有之用十分必要，对于推动新能源汽车行业高质量发展具有重要意义。本文通过构建双重差分模型，选取10个车企的销量数据作为样本，实证分析了财政补贴的政策效用，并提出完善基础

2025-04-18 约2.52万字 30页立即下载

基于python新能源汽车销量数据分析与可视化.doc 基于python新能源汽车销量数据分析与可视化摘要：随着互联网信息技术的飞速发展，“信息过载”是网络环境下一个不可回避的问题。“信息过载”是每个人都不可避免的面临的难题，不管是发布者，还是接受者，都要直面这一难题。尤其是对信息接收方而言，如何在短时间内获取到自己想要的、有价值的信息，就显得尤为重要。因此，对大数据中的有用信息进行可视化表达，是当前计算机科学研究的热点。本项目采用Python作为开发工具，研究内容为新能源汽车销售数据，我们的目标是进行深度的数据分析和细致的可视化展示。利用Panda库和ECharts视觉软件，我们精准地实现了数据的生动展现。同时，我们还构建了相关的测试环境

2025-04-17 约1.44万字 25页立即下载

新能源汽车市场潜力分析：大众汽车2025年新能源汽车销量预测报告.docx 新能源汽车市场潜力分析：大众汽车2025年新能源汽车销量预测报告模板范文一、新能源汽车市场潜力分析 1.1.新能源汽车行业背景 1.2.大众汽车在新能源汽车领域的布局 1.3.大众汽车新能源汽车产品线分析 1.4.大众汽车新能源汽车市场前景分析二、大众汽车新能源汽车销量预测模型构建与分析 2.1.销量预测模型选择 2.2.数据收集与处理 2.3.模型构建与验证 2.4.预测结果分析 2.5.风险因素与应对策略三、大众汽车新能源汽车市场竞争力分析 3.1.品牌影响力 3.2.产品性能与技术创新 3.3.市场布局与渠道建设 3.4.成本控制与供应链管理 3.5.政策支持与合作 3.6.消费者

2025-05-07 约1.13万字 17页立即下载

基于偏最小二乘支持向量机的水质评价与预测研究-控制科学与工程专业论文.docx 中文中文摘要重庆大重庆大学硕士学位论文 I I PAGE PAGE VI 摘要随着人口的急剧增长和经济社会的飞速发展，水环境在逐步恶化，水环境面临着巨大的保护压力，水质的污染问题与水环境安全问题已经成为已经成为全世界共同关注的焦点。对水体质量进行合理的评价和对水质因子进行客观有效的预测，是实现水环境管理和控制的基础性工作，具有重要的现实意义。本文以十二五国家科技支撑计划项目 “安全保障型城市的评价指标体系与评价系统研发”为研究背景，对水质的综合预测和评价进行了相关的研究。首先介绍了水质评价与预测的国内外研究现状，然后针对水质因子间具有的多重相关性的特点，提出了基于

2019-03-25 约7.81万字 78页立即下载

基于最小二乘支持向量机的传染病预测与研究的开题报告.docx 基于最小二乘支持向量机的传染病预测与研究的开题报告一、研究背景及意义随着全球化进程的加速和国际交往的日益频繁，新型传染病在全球范围内的传播速度快、范围广，给人类的健康和生命造成了严重威胁。针对传染病的预测和研究已经成为国际公共卫生的重要研究领域之一。传染病的传播受到多种因素的影响，如人口密度、气候、流行病学和社会性等因素，这些因素之间的非线性关系使得传染病的预测和控制具有挑战性。近年来，机器学习技术在传染病预测和研究中得到了广泛的应用。基于机器学习的预测模型可以分析大量数据，发现数据之间的内在联系和模式，从而发现影响传染病传播的潜在因素。最小二乘支持向量机（LeastSquaresSup

2024-01-26 约1.1千字 2页立即下载

基于最小二乘支持向量机风电机组的预测研究的中期报告.docx 基于最小二乘支持向量机风电机组的预测研究的中期报告本次研究的目的是基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）对风电机组的发电量进行预测，以提高风电场的发电效率和经济效益。在前期工作中，我们使用了历史风速和发电量数据来构建适当的数据集，并对数据进行了清洗和预处理。随后，我们使用了Matlab工具包中提供的LS-SVM算法来构建预测模型，并使用交叉验证方法进行了模型参数调优。最后，我们运用所构建的模型进行了风电机组发电量的预测，并进行了结果分析和评价。经过初步的研究，我们得出了以下结论： 1. 在利用LS-SVM进行风电机组发电量预测时，选择适当的核函数对预测结果具有至关重要的影响； 2. 通过

2023-11-22 约小于1千字 1页立即下载

基于最小二乘支持向量机的短时用水量预测及监控系统.pdf 嘭艺勇t铂2008年第27卷第7期 ·煮字荔钐黝· 基于最小二乘支持向量机的 短时用水量预测及监控系统陈其松1 张欣2 熊世桓3 陈孝威1 5500252 5500253 (1．贵州大学计算机科学与技术学院 2．贵州省光电子技术与应用重点实验

2017-08-07 约1.52万字 5页立即下载

基于提升小波和最小二乘支持向量机的风电功率预测-电气工程专业论文.docx 上海交通大学工学硕士学位论文摘要上海交通大学工学硕士学位论文摘要万方数据万方数据基于提升小波和最小二乘支持向量机 的风电功率预测摘要随着社会和经济的快速发展，传统的化石燃料等不可再生资源越来越短缺，寻找可替代的清洁能源成了可持续发展的重要前提。其中，风电作为资源丰富的清洁能源，得到了广泛关注，但是风的波动性和强随机性增加了风电开发利用的难度。如果可以准确对风电功率进行预测，则可以有效降低风电资源开发利用的难度，从而在风电并网时大幅度降低经济成本。为了建立有效的风电功率预测模型，本文在风电功率预测过程的不同阶段分别运用提升小波分解(LWT)、支持向量机(SVM)和误

2019-03-29 约5.7万字 78页立即下载

《基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测》-毕业论文.doc 基于粒子群最小二乘支持向量机的水文预测摘要:支持向量机理论为研究中长期水文预测提供了新的方法。针对最小二乘支持向量机模型参数选择费时且效果差这一问题，给出基于粒子群算法的最小二乘支持向量机水文预测模型(pso.lssvm)。该模型运用最小二乘支持向量机回归原理建立，参数选取采用具有全局搜索能力的粒子群算法进行寻优。用此模型对南桠河冶勒水电站月径流进行预测，仿真计算结果表明，该算法可提高预测效率与预测精度。关键词:最小二乘支持向量机；粒子群算法；水文预测；参数优化；回归  least square support vector machines model based on part

2018-11-13 约3.76千字 6页立即下载