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二手电动汽车保值率影响因素的研究及应用

二手电动汽车保值率影响因素的研究及应用

作者：于晓峰山东师范大学

学位级别：硕士

近年来,伴随国产电动汽车行业的快速发展,国内电动汽车的保有量不断增加。出于多方面考虑,越来越多的消费者选择购买二手电动汽车作为其日常出行工具,这导致二手电动汽车的交易量不断增长,二手电动汽车市场的规模不断扩大。伴随着二手... 详细信息

近年来,伴随国产电动汽车行业的快速发展,国内电动汽车的保有量不断增加。出于多方面考虑,越来越多的消费者选择购买二手电动汽车作为其日常出行工具,这导致二手电动汽车的交易量不断增长,二手电动汽车市场的规模不断扩大。伴随着二手电动汽车市场规模不断扩大,二手电动汽车行业也暴露出一些问题。例如,二手电动汽车市场缺乏统一的保值率评估体系,这是影响二手电动汽车市场健康发展的主要原因之一。目前,在我国,二手电动汽车的保值率主要由二手汽车销售商和汽车评估师根据自己的经验进行评估,评估的主观性较大。为了促进国内二手电动汽车市场健康稳固的发展,建立一套客观且准确的二手电动汽车保值率评估体系是有必要的。第一,本文参考国内外学者对二手燃油汽车、二手电动汽车的相关研究并总结前人的研究经验,确定了品牌、行驶里程、行驶年限等12个潜在影响因素(自变量)用于构建指标体系。第二,通过传统特征选择法、Lasso回归和Boruta算法三种变量筛选方法分别从潜在影响因素中筛选出显著自变量并综合对比筛选结果,最终确定了品牌、车系、行驶里程、行驶年限、电动机功率、最大充电充率、续航里程、车身类型、车主质保、过户次数10个影响因素为显著自变量。第三,本文运用随机森林算法和GBDT算法分别建立二手电动汽车保值率关于10个显著自变量的预测模型,并采用十折交叉验证法比较随机森林回归模型和GBDT模型的预测效果,结果表明随机森林回归模型在训练集和测试集上的预测误差均小于GBDT模型。最后,本文讨论了所建立的随机森林回归模型是否存在过拟合现象及模型的稳定性,结果表明所建立的随机森林回归模型不存在过拟合现象且模型稳定。总结来讲,本文建立的随机森林回归模型在评估二手电动汽车保值率方面是可行的,具有一定的应用价值。

关键词： GBDT模型随机森林回归模型十折交叉验证法变量筛选

光电容积脉搏波的睡眠呼吸暂停综合征筛查方法

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光谱学与光谱分析 2019年第6期39卷 1852-1857页

作者：李肃义姜珊刘丽佳熊文激倪维广吉林大学仪器科学与电气工程学院吉林长春130061 吉林大学第一医院吉林长春130021

睡眠呼吸暂停综合征(SAS)素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪(PSG)的限制,诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化,因此利用心电图(ECG)通过心率变异性(HRV)分析可以实现SAS的自动筛查。但是,ECG-... 详细信息

睡眠呼吸暂停综合征(SAS)素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪(PSG)的限制,诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化,因此利用心电图(ECG)通过心率变异性(HRV)分析可以实现SAS的自动筛查。但是,ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、材质致敏性较高,影响睡眠安适度。鉴于脉率变异性(PRV)分析与HRV分析高度相关,并且光电容积脉搏波(PPG)信号相对ECG信号获取方式更加简单,不仅电极不易致敏,而且更易于穿戴,对睡眠干扰小。由此,提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号,应用相同的建模方法,比较二者的疾病识别能力。应用反向传播(BP)神经网络,分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型,并采用十折交叉验证法及受试者工作特征(ROC)曲线对模型进行对比与评估。实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database,共8 248个样本,其中正常样本6 227例。首先采用三层BP神经网络,默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型,使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比;然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、训练函数以及传递函数,建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型,从中选取各自的最优模型再进行对比。通过比较识别率、预测率以及ROC曲线面积,采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。通过比较平均分类准确率,隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为双曲正切S型函数时,PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%;隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为径向基时,ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性,由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性,为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。

关键词：睡眠呼吸暂停综合征光电容积脉搏波心电信号神经网络十折交叉验证法

基于多元线性回归分析的汽油辛烷值损失预测建模

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宁夏大学学报（自然科学版） 2022年第1期43卷 22-29页

作者：徐宗煌福州理工学院应用科学与工程学院福建福州350506

针对催化裂化汽油精制装置所采集的325个数据样本,运用R型聚类法得到建模的25个主要变量,并通过数据挖掘技术建立了基于多元线性回归分析的汽油辛烷值(RON)损失的预测模型.首先,利用3σ准则去除异常值等方法对原始数据样本进行预处理.其... 详细信息

针对催化裂化汽油精制装置所采集的325个数据样本,运用R型聚类法得到建模的25个主要变量,并通过数据挖掘技术建立了基于多元线性回归分析的汽油辛烷值(RON)损失的预测模型.首先,利用3σ准则去除异常值等方法对原始数据样本进行预处理.其次,根据统聚类法中的R型聚类法,利用相关系数法和最大系数法分别确定指标变量之间的相似性度量并选取具有代表性的变量,得到降维后的25个主要变量.再次,以辛烷值损失为因变量,基于多元线性回归分析和十折交叉验证法,得到了辛烷值损失预测模型.最后,对回归模型和回归系数分别进行了假设检验,验证了所构建的辛烷值损失预测模型的合理性.

关键词：汽油辛烷值损失预测模型数据挖掘 3σ准则 R型聚类法多元线性回归分析十折交叉验证法

基于径向基神经网络的义齿材料磨损量预测模型

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南京理工大学学报 2013年第6期37卷 922-925页

作者：郑侃贾修一廖文和南京理工大学机械工程学院江苏南京210094 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

为研究义齿材料与天然牙之间的磨损匹配性,在人工唾液润滑的条件下,采用天然牙与TC4钛合金在不同法向载荷、频率以及循环次数的工况下进行低速往复磨损实验。以11组实验结果为训练样本,基于径向基神经网络,提出了一种可预测义齿材料磨... 详细信息

为研究义齿材料与天然牙之间的磨损匹配性,在人工唾液润滑的条件下,采用天然牙与TC4钛合金在不同法向载荷、频率以及循环次数的工况下进行低速往复磨损实验。以11组实验结果为训练样本,基于径向基神经网络,提出了一种可预测义齿材料磨损量的模型。采用十折交叉验证法得到模型的绝对平均误差为0.649 2,验证了该模型的准确性和合理性。通过计算各因素的依赖度得到,牙齿摩擦的法向载荷、频率、循环次数对该模型的绝对平均误差影响分别为0.626 2、0.628 8和0.488 6。

关键词：径向基神经网络义齿磨损量 TC4钛合金十折交叉验证法

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基于脑电波信号的人体疲劳程度测试模型分析

上海师范大学学报（自然科学版） 2019年第1期48卷 102-105页

作者：顾宣宣李鲁群杜如东上海师范大学信息与机电工程学院上海200234

针对人体疲劳程度检测问题,采集被测试者的脑电图(EEG)信号,利用阈值小波变换对EEG信号进行消噪处理,提取脑电波中的特征值,分析疲劳程度与特征值的相关性,建立脑电波信号与疲劳程度的数学模型,并用十折交叉验证法来验证该模型的准确率... 详细信息

针对人体疲劳程度检测问题,采集被测试者的脑电图(EEG)信号,利用阈值小波变换对EEG信号进行消噪处理,提取脑电波中的特征值,分析疲劳程度与特征值的相关性,建立脑电波信号与疲劳程度的数学模型,并用十折交叉验证法来验证该模型的准确率.结果表明:该模型检测人体疲劳程度的准确率可以达到96%以上.

关键词：脑电图(EEG)信号疲劳程度小波变换数学模型十折交叉验证法

基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型研究

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工具技术 2020年第12期54卷 69-69,70-73页

作者：方喜峰张杰程德俊张胜文江苏科技大学机械工程学院江苏省镇江市212003 江苏科技大学江苏省先进制造技术重点实验室

对影响刀具寿命的因素进行分析,确定了影响刀具寿命的主要影响因素,建立基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型;对刀具试验寿命数据样本进行统计,采用最小二乘法对刀具寿命预测数学模型进行非线性拟合,建立试验刀具寿命模型。通过十折... 详细信息

对影响刀具寿命的因素进行分析,确定了影响刀具寿命的主要影响因素,建立基于BP-RBF神经网络的刀具寿命预测模型;对刀具试验寿命数据样本进行统计,采用最小二乘法对刀具寿命预测数学模型进行非线性拟合,建立试验刀具寿命模型。通过十折交叉验证方法对BP-RBF神经网络模型和传统BP神经网络模型进行试验仿真,结合刀具寿命数据样本对刀具寿命模型进行验证。通过与传统BP神经网络模型和刀具寿命预测模型对比可得:BP-RBF神经网络具备更高的预测精度,该预测模型在刀具寿命预测上具备有效性。

关键词： BP-RBF神经网络 BP神经网络刀具寿命模型十折交叉验证法