基于粒子群算法的汽车保有量预测方法

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1、基于粒子群算法的汽车保有量预测方法罗志军黄立新雷霆郑廷轩孙妍上海工程技术大学汽车工程学院上海工程技术大学工程实训中心上海工程技术大学中韩多媒体设计学汽车保有量关系到城市建设与规划;针对汽车保有量预测问题，提出一种基于粒子群算法的汽车保有量预测方法，建立了一种多因素汽车保有量预测模型;选取城镇人UI、居民消费水平、人均地区生产总值、道路网密度、公共交通车辆运营数、公共交通客运总量、油价7个指标作为汽车保有量的主要影响因素;利用主成分分析方法确定影响因素主成分，以主成分作为自变量，汽车保有量作为因变量

2、，建立回归分析模型;运用粒子群算法，结合主成分回归预测值对汽车保有量进行预测；以20052014年上海市汽车保有量数据为依据，预测出上海市2020年汽车保有量约为400万辆，并对预测结果进行了分析。关键词：汽车保有量预测;主成分分析;回归分析;粒子群算法;基金：上海市大学生创新训练计划市级项目（csl606004）CarOwnershipPredictionBasedonPSOLuoZhijunHuangLixinLeiTingZhengTingxuanSunYanSchoolofAutomoti

3、veEngineering，ShanghaiUniversityofEngineeringScience;EngineeringTrainingCenter,ShanghaiUniversityofEngineeringScience;SchoolofSino-KoreanMultimediaDesign,ShanghaiUniversityofEngineeringScience;Abstract：Carownershipisrelatedtothecity’sconstructionandth

4、eschematization.Aimingattheissueofthecarownershipprediction,webringforwardamethod,basedontheParticleSwarmOptimization(PSO)，toestablishamulti-factorcarownershippredictionmodel.Thesevenfactors,includingurbanpopulation,consumptionlevel,grossregionaldomes

5、ticproduction,roadnetworkdensity,publictransportationcapacity，oilprice,werechosenasthemainfactorstoinfluencethecarownership.TheprincipalcomponentsoftheinfluencefactorsarcascertainedbyPrincipalComponentAnalysis(PCA).Usingprincipalcomponentsasindependen

6、tvariableandcarownershipasdependentvariablecanwebuilduptheregressionmodel.ThecarownershippredictionwascalculatedbytheParticleSwarmOptimization(PSO)，combiningwithregresspredictedvalueoftheprincipalcomponents.BasedonthestatisticsofcarownershipinShanghai

7、from1994to2005，themodelarriveatthepredictionthattherewillbe4millioncarsinShanghaiin2020,andananalysisismadeduetotheprediction.Keyword：carownershipprediction;PCA;Regressanalysis;PSO;引言随着中国经济的快速发展，城市化进程的不断推进，我国居民的出行需求円益增长，汽车产销量迅猛提升，但汽车在带来便利的同时，在公共交通、能源消

8、耗、生态环境等方面的问题也愈发严重。由于国家对节能减排任务的高度关注，对城镇化建设的持续推广，科学而准确地对汽车保有量进行预测，在道路交通建设、汽车行业发展规划、社会资源分配等方面具有重要意义［1-2］。目前，国内外学者对汽车保有量预测展开了大量研宄，并取得了一定成果。陈景旭等应用改进的神经网络模型，研宄了出租车保有量与非政策性影响因素间的关系位1。曾鸣等将BASS模型运用于汽车保有量预测，对我国2020年基准油价和高油价情况下的电动汽车保有量进行了预测U1;孙璐等基于PCA和mi