车辆保有量名词解释

公司车辆以旧换新方案背景为了保持公司车辆的安全性和高效运营能力，公司计划推出一项“以旧换新”方案，以更换老旧车辆，提高公司车队的整体质量和形象。

方案内容车辆更换标准公司车辆更换标准为：底盘号码在2015年及以前制造的车辆可更换为新车型。

更换车型包括小型车、中型车、大型客车和货车。

车辆报废和处置公司将根据国家有关机动车辆报废的规定，对符合报废标准的车辆进行合理的处置。

公司将在进行车辆更换的同时，尽可能地进行回收旧车、处理废车、保护环境。

配套服务公司将为车辆更换提供以下配套服务：1.认真核对和审核车辆报废手续，为公司节省费用和时间；2.为新车提供保险，确保车辆资产安全；3.提供优惠的金融服务，让员工和企业享受更多的资金、时间和空间。

车辆保养和维护公司将加强保养和维护管理，提高车辆的使用寿命和形象。

同时，公司将组织员工加强日常驾驶和维修保养的培训。

经济效益分析根据公司现有的车辆使用情况和车辆报废费用，实行“以旧换新”方案的经济效益分析如下：1.车辆保有量的控制可以避免日常维修和保养因长期使用造成的损失费用；2.换车周期的缩短可以提高车辆保有量的环境作用，避免长期的停车占用资源和土地；3.新旧车换购过程中，可以减少资产损失和人力成本，提高公司综合效益。

实施计划公司将在方案发布之后，按照以下步骤逐步推进：1.根据车辆报废规定和企业规模，准备车辆使用状况和更换资金预算；2.制定相关管理制度和执行方案，包括管理流程和细节规定；3.加强对车辆的管理和维护，保证车辆使用和维护的高效性和安全性；4.与相关企业合作，进行广告和宣传，提高方案执行的效果和意识。

结论公司以旧换新方案是一个比较全面的方案，可以提高公司的综合效益和车队的整体形象，对于保证公司车辆的快速安全运营和高效质量的控制是一个必要的手段。

《车辆运用与管理》课程复习资料一、填空题：1.在计划性预防检修的总体框架下实行、、集中修是目前国内外铁路车辆部门主要采用的检修体制。

2.客车空调的检修任务主要是客车空调三机的检修，所谓三机是指空调机组、及。

3.列检作业在开始和结束前，要严格执行，连锁传递办法，严禁在无防护信号的情况下进行，严禁在列车运行中。

4.客车日常维修由客车技术整备所(客技站)、和三个部分共同完成，实行“库内为主、”的方针。

5.我国转向架检修作业方式主要有和两种。

6.货车车辆公里反映的是货车走行工作量的指标，货车日车公里反映的是货车的指标。

7.货车运用指标可分为两类：数量指标和质量指标。

分别反映了车辆和车辆周转的快慢。

8.超限货物根据它超限的部位分为左侧超限、和三种。

9.列检所按设置位置不同，客列检分为和两种。

10.凡事故性质及损害后果不够事故及险性事故的为一般事故。

11.辅修循环系数可表示为。

12.某种车辆段修循环系数为0.375，段修周期为2年，则厂修周期为年。

13.始发送车要求当列车起动后在列车两侧规定位置面向列车成角蹲式送车。

14.车辆段可分为、客车车辆段（简称客车段）。

15.旅客列车在区段内运行，不包括在沿途中间站停站时间在内的平均速度是旅客列车的。

16.转向架检修流水线布置形式根据转向架检修作业小车的运行范围和回送方式可分为、小环形流水和三种形式。

17.站修所的规模以来表示；并采用的修车作业方式。

18.红外线轴温探测是利用车辆运用中的强弱不同，来早期发现故障的一种诊断技术。

19.站修所预检员要填写车辆检修记录单。

20.车辆段是主要车辆设备，其位置的选择应符合主要车辆设备在上位置的原则。

21.在保证完成旅客运输任务的前提下，客车车底周转时间应该越越好。

22.列检所人员包括直接、和辅助生产人员。

23.铁道部车辆局设有、货车处、、设备处、管理处、和办公室。

24.货车的临修率是日均临修车数占的百分比。

25.客车段应设在有大量和旅客列车的客运站附近。

车辆保有量名词解释
1. 车辆保有量：指某一地区或国家所有已注册且在使用的汽车、摩托车、轻型货车、重型货车等机动车辆的总数。

2. 车辆增长率：指某一时间段内车辆保有量的增加比例，通常以百分
比表示。

3. 车辆密度：指某一地区或国家单位面积内的机动车数量，通常以每
万人或每平方公里计算。

4. 汽车拥有率：指某一地区或国家居民拥有汽车的比例，通常以百分
比表示。

5. 汽车普及率：指某一地区或国家汽车保有量与人口总数之间的比例
关系，通常以百分比表示。

6. 车辆年龄结构：指某一地区或国家汽车保有量中不同年限的汽车数
量分布情况，反映了该地区或国家汽车消费结构和交通运输发展水平。

7. 新能源汽车保有量：指某一地区或国家所有已注册且在使用的新能
源汽车（如电动汽车、混合动力汽车）的总数。

8. 二手汽车市场规模：指二手汽车交易市场上所有二手汽车交易额总和，反映了该地区或国家二手汽车交易市场的活跃程度和消费水平。

9. 车辆保有量结构：指某一地区或国家汽车保有量中不同类型、品牌、排放标准等方面的汽车数量分布情况，反映了该地区或国家汽车消费
结构和环保意识。

10. 车辆报废率：指某一时间段内因年限、技术状况等原因被强制报废
或主动报废的汽车数量与总汽车保有量之间的比例关系，反映了该地区或国家交通运输行业的更新换代速度和环保意识。

中国汽车保有量数据测算方法1.引言1.1 概述中国汽车保有量是指在中国境内登记和运行的所有汽车的数量。

随着中国经济的快速发展和人们生活水平的提高，汽车已经成为人们日常出行的重要工具。

汽车保有量数据的准确测算对于制定交通规划、优化道路资源利用、制定环保政策等方面具有重要意义。

为了准确测算中国汽车保有量，需要收集和整理大量的数据，并运用合适的方法进行处理和分析。

首先，数据来源包括政府部门、行业协会、汽车制造商、汽车经销商等多个渠道，这些数据涵盖了汽车车辆登记信息、销售数据、报废报废数据等。

通过收集这些数据，可以全面了解到中国汽车市场的发展状况，从而有效进行保有量的测算。

在数据处理方法方面，可以采用多种方法进行汽车保有量的测算。

常见的方法包括统计法、抽样调查法、模型估计法等。

统计法是根据全国范围内的汽车登记数据进行统计分析，借助数学模型和统计学方法来估算全国汽车保有量。

抽样调查法则是通过选择一定数量的样本来进行调查，然后根据样本的特征和统计学原理推算得出全国范围内的保有量。

模型估计法是建立数学模型，通过输入相关的变量和参数进行计算，从而得出汽车保有量的估计结果。

本文将介绍中国汽车保有量数据的测算方法，包括数据来源和处理方法。

通过对这些方法的分析和比较，可以对不同方法的优劣进行评价，并得出相应的结论。

同时，文章还将对测算结果进行分析，以便更好地理解中国汽车市场的发展趋势，并为相关领域的决策提供科学依据。

综上所述，中国汽车保有量数据测算方法是一个复杂而又重要的问题。

通过深入了解数据的来源和处理方法，可以更准确地计算出中国汽车保有量的数据，为各个领域的决策提供有力支持。

本文将在接下来的章节中详细介绍相关内容，并分析探讨不同方法的优劣，以期得出准确可靠的测算结果。

1.2文章结构1.2 文章结构本文主要介绍了中国汽车保有量数据的测算方法，文章结构如下:1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 数据来源2.2 数据处理方法3. 结论3.1 结果分析3.2 方法优劣评价在引言部分，我们将对中国汽车保有量的重要性进行概述，以及说明本文的目的和对应的章节结构。

事业单位车改方案一、背景介绍随着中国经济的快速发展和城市化进程的加快，交通拥堵和环境污染问题日益突出。

为了改善交通状况和保护环境，各地开始实施车辆管理和车改措施。

事业单位作为城市交通的重要组成部分，也需要积极参与交通改革，提高车辆管理水平，减少对环境的影响。

二、车改目标1.降低车辆保有量：通过限制新增车辆数量、提高车辆报废标准等措施，逐步减少事业单位车辆的保有量，缓解交通压力。

2.推广新能源车辆：通过鼓励事业单位购买和使用新能源车辆，逐步减少传统燃油车辆的数量，改善空气质量。

3.优化车辆使用效率：通过建立合理的用车制度和管理机制，提高车辆使用效率，减少闲置车辆和空驶率。

4.加强车辆管理：加强对事业单位车辆的日常管理和维护，提高车辆使用寿命，降低车辆维护成本。

三、具体措施1.限制新增车辆数量：根据事业单位的实际需求和交通状况，制定明确的车辆配备标准，限制新增车辆的数量。

以公共交通工具和公共租赁等替代方式满足事业单位的出行需求。

2.提高车辆报废标准：逐步提高车辆的报废标准，减少老旧车辆的使用。

对于超过规定年限的车辆，给予补贴和优惠政策，鼓励事业单位更新车辆。

3.鼓励购买新能源车辆：通过政策扶持和减免税费等方式，鼓励事业单位购买和使用新能源车辆。

同时，建设新能源车辆的充电基础设施，提供便利条件。

4.建立用车管理制度：建立科学合理的用车制度，明确车辆使用权限和管理责任。

制定车辆使用计划和用车申请流程，加强对车辆使用情况的监管和控制。

5.加强车辆维护和管理：建立专门的车辆维护部门，定期进行车辆的检修和保养，延长车辆使用寿命。

加强对车辆维修保养情况的监督和考核。

6.推行共享用车：建立事业单位之间的共享用车机制，充分利用现有车辆资源，提高车辆使用效率。

通过信息化技术手段，实现车辆的智能调度和管理。

四、推广思路1.政策宣传：通过多种渠道，向事业单位和公众宣传车改政策的重要性和意义，积极营造良好的舆论氛围。

2.示范引导：选取一些典型事业单位进行车改示范，推广其经验和做法，引导其他单位主动参与车改。

私家车保有量的预测与控制摘要本文研究的是私家车保有量的增长及如何控制的问题. 寻找私家车保有量烦人增长规律，对于确预测私人汽车保有量，对制定经济政策和进行经济宏观调控、保证社会经济和谐发展有重要的作用. 因此本文就该问题进行分析与探讨.对于问题一，我们首先通过作图先初步影响私家车保有量的因素进行分析，得到噪声对汽车保有量的影响不大，接着我们用数学中的分类思想首先建立了聚类模型，深入地分析了影响私人汽车保有量的各个因素，最终确定运营公交车辆数、公交车营运总里程、汽油(93号)年均价和公交营运总数这四个指标是影响汽车保有量的主要因素. 在对类聚模型改进的基础上建立了主成分分析模型，确定出了三个主要成分，再利用多元线性回归预测出了2010年的某地区汽车保有量为136.7788万辆. 在此基础上，我们又建立了灰色预测模型并进行了绝对残差和相对残差验证、关联度检验和后验差检验，预测得出2010年汽车保有量为188.7183万辆. 为了验证预测值是否准确，我们又建立BP神经网络模型并其进行预测，得出2010汽车保有量为163.8847万辆. 最后我们通过相对误差值这个指标对所建立模型进行了比较，得出模型的预测值相对更为准确.对于问题二，我们根据问题一中所建立的模型预测出某地区某年私家车的数量，再根据汽车废气排放量不超过国III排放标准的原则，并结合影响废弃排放的各个因素间的关系建立了调控模型，（）得到私家车总量与公家车的最大比例为15.92%. 在此基础上，（我们又用数学中线性规划知识建立了线性规划模型，并定性的由该地区的汽车尾气的排放情况得出应该增加公交车的数量限制私人汽车保有量的调控措施. ）最后，我们还对所建立的模型进行了客观的评价，所建立的模型通过适当的图表对问题进行分析，直观明了，但在分析影响汽车保有量问题中只分析了题中所给出的几个因素，结果与实际值存在一定的偏差.在本文的最后，我们对模型进行了改进，我们结合了基因表达式编程思想，应用GEP技术对私家车保有量进行预测，其优点是简单、预测精度高，同时避免了在建立上述模型中确定参数的主观性. 改进后的模型结合GEP的时间序列模型能够在数据挖掘领域得到了广泛应用，同时也能运用到组合优化，聚类，关联规则，时间序列预测等领域.关键词：聚类主成分分析灰色预测BP神经网络调控模型线性规划我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间. 据中国汽车工业协会估算，截止到2006年底，中国私人汽车保有量约为2650万辆，占全国汽车保有量的60%左右. 在2006年，我国汽车销量为710多万辆，私人购买比例超过77%，中国已经成为仅次于美国的全球第二大新车市场.据世界银行的研究，汽车保有量(尤其是私人汽车)与人均国民收入成正比. 2003年，我国国内人均GDP首次突破1000美元，这预示着中国汽车开始进入家庭消费阶段. 而事实表明，随着中国人均GDP的稳健增长，近年来，我国的家用汽车销量以两位数的增速急剧扩大. 汽车特别是用于消费的私人汽车保有量的多少，与经济发展程度、居民收入以及道路建设等有着密切的联系. 随着私人汽车消费时代的到来，汽车保有量上升的一个重要因素就是国内汽车消费的快速增长. 消费者购买力的增强和个体私营经济的快速发展，也带动了私人汽车的大发展. 私人汽车保有量与一个国家或地区的社会经济发展的有关数据有着密切关系. 附表提供了我国某一经济发达地区的一些相关统计数据.然而，当我们快速迈进以私人汽车为主体的汽车社会的时候，也面临着新的考验，除了能源紧缺、燃油价格上涨、土地资源有限等诸多不利因素对汽车发展带来巨大的压力外，目前，交通产生的尾气已经成为城市环境的最主要污染源，如果对小汽车这种快速增长不从战略的高度加以科学引导和调整，它将不再单纯体现经济建设成就，巨大的负面效应也将成为社会法杖的阻碍因素. 我国于上世纪1999年对生产的小汽车废气CO、HC、NOX和PM允许排放量制订了国家标准(相当于欧洲标准). 规定生产的汽车从2000年1月1日起实施国Ⅰ排放标准，从2005年1月1日起实施国Ⅱ排放标准，从2007年7月1日起实施国Ⅲ排放标准，从2010年1月1日起实施国Ⅳ和国Ⅴ排放标准(实现基本与欧洲标准同步). 据有关资料介绍，在城市交通中，小汽车与公共汽车相比，单位小汽车排放的污染物比公共汽车高9倍.请研究下述问题：1、根据附表中的相关数据建立数学模型，分析影响该地区私人汽车保有量的因素，并预测到2010年该地区私人汽车保有量有多少？2、假设私人汽车的年运行公里数是公交车年运行公里数的五分之一. 按照汽车废气国III排放标准（欧III）（要求CO排放量每公里不超过2.3克，HC+NOX 排放量每公里不超过0.56克，PM排放量每公里不超过0.05克）, 如何根据该地区的汽车废气的排放情况，来调控公交车和私人汽车保有量？●汽车保有量和对影响其的有利因素都是对时间的函数.●假定除居民人均可支配收入和居民储蓄款余额对私人汽车保有量有影响外，其他变量为一定值.●在问题一中汽车保有量只与给出的因素有关，我们选取了其中的一部份而与其它的部分没有关系.●所给的数据完全可靠，是实际情况的真实反映；●由于数据分析中发现城市干线噪声均值变化极小，所以在问题求解中忽略了噪声对私家车保有量的影响●汽车排放的废气主要为碳氢化合物（HC），氮氧化合物（NO），一氧化碳x （CO），微粒（PM），其他废气成份质量忽略不计.●社会是稳定的，发展是平稳的，不考虑因突发事件而导致保有量的突变；●各因素之间相互独立，不存在一个因素的变化而导致其他因素的剧烈变化●私人汽车的年运行公理数是公交车年运行公里数的五分之一●题中给出的单位小汽车排放量的污染物比公交车高9倍，这一比例保持不变，即小汽车每一种排放的污染物都是公交车的10倍三、符号说明3.1问题一符号说明y调整利率前的私家车保有量ix影响私人汽车保有量的个因素iβ回归系数矩阵x第j个指标的样本的均值js第j个指标的样本的方差jR相关矩阵系数λ第i个特征值iμ第i个特征值的特征向量ip a p 个指标变量的总累计贡献率i z第i 个主成分3.2问题二符号说明1y 私家车总量 2y公交车总量m 一辆私家车行驶1公里排放的污染物总量 c m 一辆私家车行驶1公里的CO 排放量 H m一辆私家车行驶1公里的x HC NO + m ρ一辆私家车行驶1公里的PM 排放量 n 一辆公共汽车行驶1公里排放的气体总量 c n 一辆公交车行驶1公里的CO 排放量 H n一辆公交车行驶1公里的x HC NO + n ρ 一辆公交车行驶1公里的PM 排放量 0S 一辆私家车年运行的公里数 1S 一辆公交车年运行的公里数C M 所有私家车行驶0S 公里的CO 排放量 H M所有私家车行驶0S 公里的x HC NO +排放量 M ρ 所有私家车行驶0S 公里的PM 排放量 C N 所有公交车行驶0S 公里的CO 排放量 H N所有公交车行驶0S 公里的x HC NO +排放量 N ρ所有公交车行驶0S 公里的PM 排放量四、问题一分析、模型建立与求解4.1 问题一的分析保有量指得就是一个地区拥有车辆的数量，一般是指在当地登记的车. CPI 消费者物价指数(Consumer Price Index)，英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的商品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标. 我们都知道从紧的货币政策，如加息、提高人民币存款准备金等等. 对该地区私人汽车保有量有抑制作用. 因为首先假如购买汽车需要贷款的话，由于利息提高，还贷额增加；其次，对居民来说，同样用于购买汽车的20w现金，由于加息，存在银行里获取的利息变高了，而汽车是贬值品，此消彼长这样老百姓的购车欲望就会下降.通过对题意可知问题一要求我们根据附表中的相关数据建立数学模型，分析影响该地区私人汽车保有量的因素，并预测到2010年该地区私人汽车保有量. 首先我们根据题中所提供的影响汽车保有量的各项因素，通过1996年至2008年近13年间的各项指标的数据，分析各项指标与汽车保有量之间的关系，同时也对各个指标间的相关性作了分析，并得到了一下几个潜在信息：（1）该地区人均国内生产总值，由题中“汽车保有量与人均国民收入成正比”知，其促进私人汽车保有量的增加；（2）全社会固定资产投资总额的增长，由于汽车消费占有重要份额，所以其与私人汽车保有量的增加有密切关系；（3）道路总长的增多为居民的交通带来了方便，因而也推动了对汽车的购买；（4）居民人均可支配收入高低和居民储蓄款余额的水平对汽车的购买有直接影响；（5）汽油年均价从1996-2008年持续提升，在一定程度上加大了居民承担汽车消费的压力，是不利因素.以上只是根据题中所提供的数据进行了简单的主观上的分析，并没有很好地对问题一进行细致分析，于是我们借助MATLAB画出了各个因素与汽车保有量之间的相关性散点图，具体如下所示：以上所绘制的图很直观地展现出了各个指标在汽车保有量之间的关系，4.2类聚模型4.2.1类聚模型的思想聚类分析又称为群分析或者类分析，它是依据某种准则或算法对个体（样本或变量）进行分类的一种多元统计分析技术. 通俗地讲，聚类分析就是多元统计分析中研究所谓“物以类聚”现象的方法，其职能就是对一批样本或者变量，按照其在性质上的亲疏程度进行分类. 例如，对不同省市区故居GDP 、人均收入、通货膨胀率等指标进行分类，对居民消费习惯按照习惯按照其消费支出结构进行分类等.4.2.2类聚模型的建立根据题目中所给数据，我们我们取以上10类指标：它们分别为：1x 为人均国内生产总值；2x 为全社会消费品零售总额；3x 为全社会固定资产投资总额；4x 为运营公交车辆数；5x 为公交营运总数；6x 为公交车营运总里程；7x 为道路总长8x ；为居民人均可支配收入；9x 为居民储蓄款余额；10x 为汽油(93号)年均价.（一）距离和相似系数距离设有n 个样本，每个样本观测p 个变量，数据结构为⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡np n n p p x x x x x x x x x ...... (2)12222111211， 其中，x ij 是第i 个样本第j 个指标的观测值. 因为每个样本点有p 个变量，我们可以将每个样本点看作p 维空间中的一个点，那么各样本点间的接近程度可以用距离来度量. 以d ij 为第i 样本点与第j 样本点间的距离长度，距离越短，表明两样本点间相似程度高. 最常见的距离指标有： 绝对距离：∑-=jk ik ij x x d欧氏距离：()∑=-=pk jk ikij x xd 12切比雪夫距离：jk ik pk ij x x d -=≤≤1max马氏距离：[]211)()(j i j i ij X X S X X d -'-=-，其中. 相似系数对于p 维总体，由于它是由p 个变量构成的，而且变量之间一般都存在内在联系，因此往往可用相似系数来度量各变量间的相似程度. 相似系数介于-1至1之间，绝对值越接近于1，表明变量间的相似程度越高. 常见的相似系数有：夹角余弦：cos ,1,,nki kj ij xxi j p ϑ==∑相关系数：n i x x x X ip i i i ,...,2,1),...,,(21==，S 是样本数据矩阵相应的样本协方差矩阵，即S 的元素11()()1nij ki i kj j k s x x x x n ==---∑()(),1,,nkii kj j ij xx x x r i j p --==∑我们选择的十个指标很具有很强的相似性，所以我们采用相似系数中的相关系数来评判这十个指标的相似性.（二）聚类方法系统聚类分析是聚类分析中应用最广泛的一种方法，凡是具有数值特征的变量和样本都可以采用系统聚类法. 选择适当的距离和聚类方法，可以获得满意的聚类结果.分类的形成先将所有的样本各自算作一类，将最近的两个样本点首先聚类 ，再将这个类和其他类中最靠近的结合，这样继续合并，直到所有的样本合并为一类为止. 若在聚类过程中，距离的最小值不唯一，则将相关的类同时进行合并.类与类间的距离系统聚类方法的不同取决于类与类间距离的选择，由于类与类间距离的定义有许多种，例如定义类与类间距离为最近距离、最远距离或两类的重心之间的距离等，所以不同的选择就会产生不同的聚类方法. 常见的有：最短距离法、最长距离法、重心距离法、类平均法、离差平方和法等.设两个类l G ，m G ，分别含有n 1和n 2个样本点， 最短距离法：{}m j l i ij lm G X G X d d ∈∈=,,min最长距离法：{}m j l i ij lm G X G X d d ∈∈=,,max 重心法：两类的重心分别为m l x x ,，则21x x lm d d =类平均法：∑∑∈∈=i i jj G X G X ijlm dn n d 211离差平方和法：首先将所有的样本自成为一类，然后每次缩小一类，每缩小一类离差平方和就要增大，选择使整个类内离差平方和增加最小的两类合并，直到所有的样本归为一类为止.其中我们采用最长距离法来对这十个指标进行分类. 4.2.3聚类模型的求解定性考察反映汽车保有量的十项评价指标，可以看出，某些指标之间可能存在较强的相关性. 比如人均国内生产总值、全社会消费品零售总额与居民储蓄款余额可能存在较强的相关性， 运营公交车辆数和公交车营运总里程之间可能存在较强的相关性. 为了验证这种想法，运用MATLAB 软件计算十个指标之间的表格 1 十个指标之间的相关系数矩阵可以看出某些指标之间确实存在很强的相关性，因此可以考虑从这些指标中选取几个有代表性的指标进行聚类分析. 为此，把十个指标根据其相关性进行R 类，再从每个类中选取代表性的指标. 通过MATLAB软件，我们得到聚类树型图（见图1），也直观的说明了上述聚类的全过程.图 1 聚类树形图表格2各个指标的分类由上表作出如下分析：第一类：运营公交车辆数、公交车营运总里程、汽油年均价、公交营运总数呈密切的关系，汽油价格影响公交营运总里程和运营的公交车数量，而运营的公交车数量又对公交运营总数有影响.第二类：人均国内生产总值、居民储蓄存款余额、道路总长、全社会消费品零售总额、人均可支配配收入有密切关系，除道路总长外都属于经济指标，而些经济指标又会对社会建设产生影响，因此归为一类.第三类：全社会固定资产投资总额与上述的两类没有很大的联系，因此单独归为一类.4.3主成分分析模型 4.3.1主成分分析模型分析本文采用了主成分分析方法的原因是因为主成分分析方法在各个变量之间相关关系的研究基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多变量所反映的信息，进而尽量用这几个较少的变量来刻画个体的一种方法，是一种降维处理方法，我们通过对所给数据的分析，得出本题目恰好符合主成分分析的条件，能够运用主成分分析法来解决题中的问题一.对主成分分析模型的补充假设：题中所给的历史数据并没有明确地指出影响该地区的私人汽车保有量的因素，因此，基于主成分分析法是建立在各个变量相关的基础上，我们通过对题目中所提供的十一个变量进行相关性分析，得到以下结论：除城市交通干线噪音均值这一因素与其他相关性为负外，其余的变量之间存在着较强的相关性. 所以在这一模型中我们忽略了这一因素对私家车保有量的影响，即假定影响私家车保有量的只有十个因素.4.3.2主成分分析模型的建立在聚类中我们从各个变量之间的相关系数中，我们只采用的是题中所给的数据，并没有再另外收集数据，由于数据收集过窄，造成某些变量之间似乎存在有相同或相反变化趋势的假象,因此我们考虑运用主成分分析，选出几个主要成分对汽车保有量进行预测，避免了多重共性而造成预测偏差的弊端.根据本文所提供的影响汽车保有量的因素有人均国内生产值，全社会消费零售总额，居民人均可支配收入等十个因素. 针对题中所给的1996—2008年的数据，利用主成分分析法进行建模分析，具体步骤如下： 1、对各个影响因素的原始数据进行标准化处理设影响汽车保有量的因素分别为12310,,,,x x x x ⋅⋅⋅，由于各个指标属于不同的数量级，没有统一的标准，所以在进行主成分分析之前，需要对指标数据进行标准化处理，消除量纲，以使得每一个变量的均值都为0，方差为1. 具体处理方法如下：,(1,2,13;1,2,10)ij j ijjx x x i j s -==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅ 其中21111()(1,2,10;13)1n nj ij j ij j i i x x s x x j n n n ====-=⋅⋅⋅=-∑∑ 即,j j x s 分别为第j 个指标的样本的均值和样本方差 2、利用标准化后的数据计算相关系数矩阵R()()()(),1,2,,10ij nkiikijij R r xx xx r i j ⨯=--==⋅⋅⋅∑10103、计算相关系数矩R 特征值和特征向量，确定主成分 具体求解过程：令E-R =0λ,可以求得10个特征值(1,2,,10)i i λ=⋅⋅⋅，它是主成分的方差，对其从小到大进行排列为123100λλλλ≥≥≥⋅⋅⋅≥≥其对应的特征向量为()()1231012,,,,,1,2,10Tj j j nj u u u u u u u u j ⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=⋅⋅⋅ 其中则第i 主成分的表达式为：11221010+1,2,10i i i i i Y u X u X u X u X i ==+⋅⋅⋅=⋅⋅⋅，其中各个主成分确定指标：所有线性组合中的方差最大原则（方差越大，数据离散程度越大，代表原始数据包含的信息量越大，因而分析越准确）由上述原则确定出1Y 为第一主成分，2Y 为第二主成分，3Y 为第三主成分，以此类推4、选择P(P M)≤个主成分，计算综合评价值① 计算题特征值()1,2,j j m λ=⋅⋅⋅的信息贡献率和累积信息贡献率 主成分j Y 的信息贡献率: ()11,2,31010jj mkk b j m λλ===⋅⋅⋅=∑则112101,,,pkk p mkk a Y Y Y λλ===⋅⋅⋅∑∑为主成分的累积贡献率当p a 值接近于1（0.85,0.90.0.95）时，则选择前p 个指标变量12,,,p Y Y Y ⋅⋅⋅作为主成分，来代替原来的指标变量. 累计贡献率p a 的值越大，表明j Y 综合12,,p x x x ⋅⋅⋅信息能力越强，因此我们把k y 称为x 的主成分. 取主成分的排序时按特征根12,,,p u u u ⋅⋅⋅取值的大小顺序排列. 在本文中的应用中，取m 个主成分，m p <，且使得累计贡献率尽量高. ② 计算综合得分1pj j j j j Z b y b j y ==∑（为第个主成分的信息贡献率，为第j 主成分）在主成分分析的基础上，我们得出了几个主要成分，将原来的12个指标转化成了少量几个指标来预测2010年的汽车保有量. 我们将得出的几个主要成分作为因变量，与最终的汽车保有量间建立多元回归方程，并通过其来预测2010年汽车保有量.01122k k y x x x ββββ=++++ ，最小二乘法估计0ˆβ，1ˆβ….. ˆk β使残差平方和22011ˆˆˆˆ()(...)i i i k kQ y y y x x βββ=-=----∑∑最小. 由此可以得到求解0ˆβ，1ˆβ….. ˆk β的标准方程为：00ˆ0ˆ00,1,2,...,i iQQ i kββββββ==⎧∂=⎪∂⎪⎨∂⎪==⎪∂⎩借助SPSS 计算出0ˆβ，1ˆβ….. ˆk β 最终得到2010年汽车保有量预测值y分析得到我们只有1996年至2008年间的影响汽车保有量因素的各项指标值，但要预测2010年的汽车保有量，我们必须得到2009和2010年影响汽车保有量因素的各个指标值，因此我们建立差值拟合模型，通过其拟合出光滑曲线求得2009年和2010年的各项指标值.根据上述所得的2009年和2010年的影响汽车保有量因素的各个指标值，我们就能够预测出题意要求的2010年汽车保有量. 4.3.3主成分分析模型的求解我们首先借助MATLAB 对十个影响因素进行了标准化，将题中所给的原始数据标准化为如下表数据：年份 变量1 变量2 变量3 变量4 变量5 变量6 变量7 变量8 变量9 变量10 1996 -1.31 -1.16 -1.44 -0.96 -0.97 -0.97 -1.26 -1.69 -1.17 -1.1999 1997 -1.11 -1.12 -1.26 -0.91 -0.84 -0.91 -1.2 -1.21 -1.07 -0.91963 1998 -0.96 -0.96 -1.01 -0.89 -1.09 -0.88 -1.07 -0.94 -0.95 -0.88462000 -0.54 -0.78 -0.59 -0.83 -0.58 -0.8 -0.7 -0.58 -0.77 -0.5255 2001 -0.41 -0.31 -0.39 -0.56 -0.45 -0.57 -0.5 -0.17 -0.55 -0.38537 2002 -0.26 -0.14 -0.09 -0.56 -0.31 -0.56 -0.07 0.121 -0.24 -0.44668 2003 0.165 0.103 0.444 0.09 -0.29 -0.03 0.406 0.33 0.106 -0.21896 2004 0.46 0.349 0.808 0.32 -0.2 0.295 0.668 0.469 0.441 0.201443 2005 0.747 0.645 1.053 0.657 0.803 0.712 0.896 0.868 0.917 0.569296 2006 1.081 1.015 1.34 1.227 1.16 1.357 1.035 1.107 1.323 1.445137 2007 1.553 1.385 1.55 1.565 1.523 1.572 1.261 1.199 1.361 1.550238 2008 1.53 1.864 0.321 1.708 1.912 1.607 1.464 1.376 1.486 1.64658表格 3 1996年--2008年各指标变量标准化后的值将原始数据进行了标准化处理之后，各指标之间有个统一的标准，既可以通过标准化后的数据分析其主成分.根据上表标准化后的数据计算相关系数矩阵如下表所示：变量变量1 变量2 变量3 变量4 变量5 变量6 变量7 变量8 变量9 变量10变量1 1 0.988 0.919 0.981 0.955 0.979 0.987 0.976 0.99 0.98变量2 0.988 1 0.868 0.982 0.967 0.976 0.979 0.966 0.984 0.975变量3 0.919 0.868 1 0.868 0.807 0.878 0.932 0.932 0.922 0.869变量4 0.981 0.982 0.868 1 0.971 0.998 0.96 0.929 0.985 0.985变量5 0.955 0.967 0.807 0.971 1 0.973 0.922 0.908 0.957 0.978变量6 0.979 0.976 0.878 0.998 0.973 1 0.957 0.928 0.987 0.99变量7 0.987 0.979 0.932 0.96 0.922 0.957 1 0.982 0.987 0.945变量8 0.976 0.966 0.932 0.929 0.908 0.928 0.982 1 0.969 0.938变量9 0.99 0.984 0.922 0.985 0.957 0.987 0.987 0.969 1 0.978变量10 0.98 0.975 0.869 0.985 0.978 0.99 0.945 0.938 0.978 1表格 4 标准化后的数据相关系数矩阵根据以上求得的相关系数矩阵计算其特征值和特征向量，并将其从大到小进行排列，确定其主成分. 结果如表所示：主成分特征值方差贡献率% 累计贡献率%1 9.582392563 95.82392563 95.823925632 0.270496163 2.704961626 98.528887263 0.077287887 0.772878868 99.301766134 0.037115353 0.371153531 99.672919665 0.017305818 0.173058182 99.845977846 0.008374608 0.08374608 99.929723927 0.003953462 0.039534624 99.969258558 0.002356264 0.023562644 99.9928211919 0.000709541 0.00709541 99.999916610 8.34E-06 8.34E-05 100表格 5 相关系数矩阵的特征值和特征向量由上表可以知道,第一，第二，第三主成分的累计贡献率已高达99.3%，说明前三个主成分提供了原始数据的足够信息，通过检验，提取前三个主成分. 故只需要求出第一、第二、第三主成分123,,z z z 即可.计算三个特征值的特征向量123,,u u u ，再求出各个变量12310,,,,x x x x ⋅⋅⋅在主成分123,,z z z 上的载荷.0.32200.0394-0.09570.3198-0.1364-0.38680.2966 0.7107 -0.4858 0.3189 -0.2272 0.22920.3117 -0.4400 -0.00400.3192 -0.2088 0.35840.3185 0.2109 -0.30z = 010.3144 0.2969 -0.53370.3221 0.0275 0.06080.3182 0.2295 0.2135⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦1123456789102123456780.33200.31980.29660.31890.31170.13920.31850.31440.32210.31820.03940.13640.71070.22720.44000.20880.21090.2969z x x x x x x x x x x z x x x x x x x x =+++++++++=-+---+++ 第一主成分第二主成分9103123456789100.02750.22950.09570.38680.48580.22920.00400.35840.30010.53370.06080.2135x x z x x x x x x x x x x +=--++-+--++ 第三主成分因为这三个主要成分的特征值之和所占的比例（累计贡献率）达到了0.993，所以我们可以忽略其他成分，直接将这三个主要成分来评估所有影响汽车保有量的因素.要预测2010年的汽车保有量，必须知道2009年影响汽车保有量各个指标的数据，我们用差值拟合法拟合出了一条比较光滑的曲线，并且运用MATLAB 预年份人均国内生产总值(元) 全社会消费品零售总额(亿元) 定资产投资总额(亿元) 运营公交车辆数（辆） 公交营运总数(亿人次) 城市交通干线噪音均值(分贝)2009 83276.89 2570.939 1380.567 8319.383 22.56544 69.7 2010 87906.79 2967.504 1460.905 8837.24 24.72267 70年份 公交车营运总里程(万公里) 道路总长(公里) 居民人均可支配收入（元） 居民储蓄款余额(亿元) 汽油(93号)年均价 (元/升) 私人汽车保有量(万辆)2009 73077.8 3111.074 32021.82 4293.801 5.309565 201078274.043236.44633028.914612.1335.472174表格 6 2009年和2010年各项指标值从上表中我们可以得到2009年和2010年的各个指标值，但是这些指标值没有统一的标准很难作出准确的预测，因此，我们对其同样采用数据标准化，得到如下标准化后的数据：年份 变量1 变量2 变量3 变量4 变量5 变量6 变量7 变量8 变量9 变量10 2009年 1.413 1.454 1.507 1.346 1.441 1.308 1.178 1.191 1.289 0.965 2010年 1.631 1.849 1.709 1.557 1.711 1.516 1.284 1.282 1.496 0.965表格 7 2009年和2010年各项标准化后的指标值由上表我们得到了2009年和2010年的影响汽车保有量的各个指标值，根据β的主成分估计： () () () ()11211112211221,0,,,=0Ta Q Q Q a a Q Q Q a a a Q Q Q a a Q a a a β⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎛⎫== ⎪⎝⎭⎛⎫⎪⎝⎭ 和是分别对和分块后所得的矩阵其中为标准化正交矩阵，为的主成分估计值可以算出主成分估计值，我们借助MATLAB 计算得到了回归方程的各个系数分别为：012345678910172.7572,0.0002,0.0139,0.511,0.0049, 3.4085,0.00050.0019,0.009,0.0026,8.8787βββββββββββ=-===-====-=-==由此得到如下成分回归方程：12345678910172.75720.00020.01390.5110.0049 3.40850.00050.00190.0090.00268.8787y x x x x x x x x x x =-++-+++--++根据表2中2009年和2010年影响汽车保有量的各个指标值，我们就将这些数据直接代入到上述式子中，就直接求得200920102011121.2928136.7788152.2558y y y === 即我们得出2009年的汽车保有量为121.2928万辆，2010年汽车保有量为136.7788万辆4.4灰色预测模型4.4.1灰色预测模型的理论思想：GM(1,1)模型是基于灰色系统的理论思想，将离散变量连续化，用微分方程代替差分方程，按时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律可用一阶线性微分方程的解来逼近，用生成数序列代替原始时间序列，弱化原始时间序列的随机性，这样可以对变化过程作较长时间的描述，进而建立微分方程形式的模型. 其建模的实质是建立微分方程的系数，将时间序列转化为微分方程，通过灰色微分方程可以建立抽象系统的发展模型. 4.4.2灰色预测模型的建立一、数据的检验与处理首先，为了保证建模方法的可行性，需要对已知数据列做必要的检验处理. 设参考数据为))(,),2(),1(()0()0()0()0(n x x x x =，计算数列的级比()()()()()001,2,3,x k k k n x k λ-==⋅⋅⋅ 如果所有的级比()k λ都落在可容覆盖2211,n n e e -++⎛⎫⎪⎝⎭内，则数列(0)x 可以作为模型)1,1(GM 的数据进行灰色预测. 否则，需要对数列(0)x 做必要的交换处理，使其落在可容范围内. 即取适当的常c ，作平移交换()()()()00,1,2,y k x k c k n =+=⋅⋅⋅则使数列()()()()()()()()00001,2,y y y y n =⋅⋅⋅的级比()()()()()001,2,3,,y y k k X k n y k λ-=∈=⋅⋅⋅ 二、建立过程：GM(1,1)模型是指一阶，一个变量的微分方案预测模型，是一阶单序列的线性动态模型，用于时间序列预测的离散形式的微分方程模型.设时间序列()0X 有n 个观察值，()()()()()()(){}00001,2,,X x x x n = ，为了使其成为有规律的时间序列数据，对其作一次累加生成运算，即令()()()()101tn xt x n ==∑。

铁道车辆基本知识认知-名词解释
名词词解释题：
1.最大限度：允许车辆零部件存在的损伤的极限程度，是零部件能否继续运
用的依据。

2.中间限度：指各种定期检修时容许存在的零件损伤程度。

3.自重：空车时，车辆自身具备的质量。

4.容积：车辆内部可容纳货物的体积。

5. 车辆全长：车辆不受纵向外力影响时，该车两端车钩在闭锁位置时两钩舌内侧面之间的距离称为车辆的全长。

6.换长：车辆全长（m）除以标准长度11（m）所得之值称为车辆的换长。

7. 车辆方位标记：分别表示车辆的第一位端和第二位端，用阿拉伯数字“1”和“2”表示。

8. 客车定员：每辆车设计时，承载旅客的座位数或铺位数。

9. 自重系数：自重与载重的比值。

10.比容积：货车容积与额定载重的比值。

11. 每延米重：车辆总质量与车辆全长之比。

12.车辆长度：车辆两端两个车钩均处在闭锁位置时，两钩舌内侧面之间的距离。

13.车辆定距：单节车辆前后两支撑点间的距离。

14.固定轴距：同一转向架中，前、后两车轴中心线间的水平距离。

15. 车辆最大高度：空车时车辆上部最高部位至轨面的垂直距离。

16.限界：为了确保机车车辆在铁路线路上运行的安全，防止机车车辆撞击邻近线路的建筑物和设备而对机车车辆和接近线路建筑物、设备所规定的不允许
超越的轮廓尺寸线。

汽车保有量指得就是一个地区拥有车辆的数量各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢汽车保有量。

汽车保有量指得就是一个地区拥有车辆的数量。

一般是指在当地登记的车辆。

但汽车保有量不同于机动车保有量。

机动车保有量包括摩托车。

农用车保有量等在内。

截至2016年末。

我国民用汽车保有量19440万辆。

其中私人汽车保有量16559万辆。

民用轿车保有量10876万辆。

中文名,汽车保有量。

解释,一个地区拥有车辆的数量。

增长意义,中国私车的增长。

增长意义。

自上世纪80年代中国开始出现私人汽车。

到xx年社会保有量达到1219万辆。

私人汽车突破千万辆用了近20年。

而突破2000万辆仅仅用了3年时间。

2016年。

我国汽车的保有量达到了7000万辆。

截至2016年8月底。

全国机动车保有量达到亿辆。

其中。

汽车保有量首次突破1亿辆大关。

占机动车总量的%。

据公安部交管局统计。

每年新增驾驶人2200多万人。

公安部交管局所统计的8500万辆汽车。

还包括大约1500万辆低速货车。

也就是通常所说的农用车。

减去农用车。

我国汽车保有量实际上只有7000万辆。

低于日本的7500万辆汽车保有量。

相当于美国亿辆汽车保有量的四分之一。

从全世界范围来看。

千人汽车保有量为120辆。

而中国目前千人汽车保有量只有54辆。

不到世界平均水平的一半。

中国作为一个新兴汽车大国。

去年已经成为世界最大的汽车生产国和第一大新车市场。

汽车保有量近年来也迅速扩大。

xx 年末。

全国民用轿车保有量2438万辆。

增长%。

其中私人轿车1947万辆。

增长%。

私车已经占全国汽车保有量的60%左右。

这标志着中国汽车消费进入以私人消费为主的发展新阶段。

中国私车保有量在短短3年内净增千万辆。

主要得益于轿车进入家庭步伐加快以及个体私营经济的迅速发展。

据国家统计局统计。

1990年全国民用汽车保有量仅有554万辆。

其中私车保有量为82万辆。

占%。

这82万辆私人汽车中。

58万辆是载货车。