基于机器学习的二手车价格评估方法

目前,我国每年乘用车二手车市场交易规模已经高达300万辆以上,二手车交易中如何对车辆进行合理的估值已经成为消费者和经销商最为关注的问题。通过利用数据挖掘技术并结合评估师经验,建立了一种新的二手车价格评估模型,该模型在高达百万样本数据的基础上利用机器学习中的聚类、多元回归等方法将车辆的上牌时间、表征里程、所属地区等因子作为自变量,成新率(保值率)作为因变量而建立。通过实际的评估验证,该模型具有较好的评估效果。     

基于BP神经网络的建筑工程估价模型研究

提出了基于BP神经网络的工程造价估测模型，以工程特征为参数，用历史数据，建立模型，并验证了BP精神网络模型在工程造价估测中的优良效果，结果显示，BP神经网络在这方面具有很好的应用前景。     

二手车估价的秘密

2007年我去美国读书期间,很多同学都在创业。我也加入其中。那时做过很多项目,最后锁定搜索引擎。但国内很快出现了和我们模式类似的一淘。我们比较分析后,发觉与一淘竞争不太有利,而数据分析显示,汽车领域相对活跃,便打算做汽车方面的搜索引擎。     

三价二手车模型

通过对完全但不完美信息的动态博弈分析讨论三价二手车交易博弈模型的得益。     

我国二手车经营模式研究

文章通过分析我国二手车交易现状,对比我国和发达国家二手车经营模式的差异,指出我国二手车经营模式存在的问题并提出发展我国二手车经营模式的建议,对发展和规范我国二手车市场有一定的理论和实际意义。     

襄阳市二手车市场现存问题与对策研究

近年来,二手车市场得到越来越多的理论界和实业界人士的关注。本文在襄阳市二手车市场调查的基础上,分析了襄阳市二手车市场存在的问题,并提出相应的对策建议,以期更好地促进襄阳市二手车市场的发展。     

基于寄售模式下二手车营销模式的研究

近年来汽车市场的竞争已经进入了白热化的阶段,每个汽车营销商都在竭力寻找新的营销策略。对此,在寄售模式走进中国的今天,研究如何运用二手车的寄售模式,已成为一个新的研究课题。本文主要分析二手车市场的发展前景与影响因素,以江苏百优卡的寄售模式为例,剖析其存在的问题并借鉴国外的经营经验提出改善措施。     

浅析基于电子商务的二手车营销模式

本文论述了基于电子商务二手车营销模式的优势,探讨了此种模式下的问题,并结合企业实例提出了实现这种模式的策略。     

中国二手车价值评估体系研究

比较了国内外二手车价值评估体系的差异,从中找出中国二手车市场及价值评估领域存在的问题,分析二手车价值评估的内涵,借鉴国外市场的成功经验和做法,探讨中国二手车价值评估的发展趋势。     

浅谈高职院校培养二手车鉴定评估人才的必要性

通过分析国内二手车汽车市场现状以及鉴定评估二手车的必要性,浅析高职院校培养二手车鉴定评估人员的必要性。     

基于BP神经网络的逆向物流中心选址模型研究

逆向物流中心选址是逆向物流中关键问题之一。文章根据逆向物流的物流环境、生产能力、经济效益三个方面的9个评价指标,用BP神经网络建立了逆向物流中心选址的评价模型。应用示例表明该模型具有较高的精度和效率,在逆向物流中心选址中具有较好地应用价值。     

基于BP神经网络的果品冷链物流预警模型研究

分析了我国果品冷链物流的现状,针对果品安全指标进行定性和定量分析,建立果品安全预警的BP神经网络模型,最后用MATLAB软件实现模型并进行训练,结果表明可实现果品安全指标的提前预警.     

二手车的关键时刻

90％以上的被调查者认为现在的市场模式会发生变革,认证二手车被认为是未来业内发展的主流,预示着中国二手车行业进入了关键的转折期     

我国二手车市场交易存在的主要问题及改革措施

二手车市场不仅影响着整个汽车产业和社会生活的诸多方面,同时也影响着政府制定和调整汽车产业政策。本文主要通过对国内二手车市场存在的问题,借鉴国外市场的成功经验和做法,规范运作,促进我国二手车市场的健康发展。     

基于改进型BP神经网络的模型参考自适应控制系统

在常规BP神经网络模型参考自适应控制器基础上采用改进型BP神经网络作为辨识器和控制器,组成新的模型参考神经网络自适应控制系统,利用改进型BP神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足,使系统具有更强的鲁棒性,收敛更快,逼近精度更高的优点。仿真结果表明,该系统比传统BP神经网络模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

基于聚类分析判别函数的神经网络评价模型研究

本文是在对于企业成长质量模型的评价指标因子分析的基础上，对所研究企业进行聚类，对每一类中企业因子得分的均值排序确定该类的优劣性；并且用BP神经网络计算出惟一的判别函数，作为企业成长质量的评价模型，根据所查到的文献资料，尚未见用此方法惟一确定判别函数的先例。     

基于BP神经网络的磷酸铝合成数据补值模型研究

磷酸铝合成反应数据库中有29％的数据存在不同情况的缺失。为了处理缺失值问题,本文首次提出利用BP神经网络对其进行估计补值。在不同缺失率下,通过大量的随机实验结果证明了补值算法具有一定的有效性和可行性。     

基于BP神经网络算法的技能人才模型建立研究

对影响技能人才数量的指标进行了文献调研与分析,选取了教育支出、固定资产投资、GDP指标作为BP神经网络的输入,确定了输入层、隐含层,对数据进行了分析,建立了系统模型,对算法进行了优化,并基于MATLAB对模型进行了仿真分析,仿真结果表明预测值与实际值误差较小.利用BP神经网络算法对技能人才需求进行模型建立,可以为政府决...