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J-GLOBAL ID：201802272407780700   整理番号：18A0297370

粒子群アルゴリズムに基づく自動車保有量予測手法【JST・京大機械翻訳】

Car Ownership Prediction Based on PSO

著者 (5件)： Luo Zhijun (上海工程技術大学汽車工程学院,上海,201620) ,  Huang Lixin (上海工程技術大学工程実訓中心,上海,201620) ,  Lei Ting (上海工程技術大学汽車工程学院,上海,201620) ,  Zheng Tingxuan (上海工程技術大学汽車工程学院,上海,201620) ,  Sun Yan (上海工程技術大学中韓多媒体設計学院,上海,201620)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 25  号： 9  ページ： 146-149  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自動車保有量は都市建設と計画に関係している。自動車保有量予測問題に対して、粒子群最適化アルゴリズムに基づく自動車保有量予測方法を提案し、多因子自動車保有量予測モデルを構築した。都市の人口,住民の消費レベル,一人当たりの総生産値,道路網密度,公共交通車両の運営数,公共輸送の総輸送量,および石油価格の7つの指標を,自動車保有量の主要な影響因子として選択した。主成分分析法により,影響因子の主成分を決定し,主成分を独立変数とし,自動車保有量を従属変数として回帰分析モデルを確立した。粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて,主成分回帰の予測値と結合して,自動車保有量を予測した。2005年から2014年までの上海市の自動車保有量データに基づき、上海市の2020年の自動車保有量は約400万台と予測され、予測結果に対して分析を行った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *予測 ,  住民 ,  回帰分析 ,  道路網 ,  主成分分析 ,  *予測技法 ,  公共輸送 ,  *アルゴリズム ,  都市 ,  *自動車
準シソーラス用語： 上海市 ,  主成分回帰 ,  影響因子 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： car ownership prediction ,  PCA ,  Regress analysis ,  PSO

分類 (5件)： 通信網  (ND07030A) ,  都市問題,都市防災  (RD01030O) ,  環境問題  (SA01020V) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  環境汚染一般  (SB01000C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子群アルゴリズム ,  自動車 ,  保有 ,  予測手法