基于AHP及Logit回归的新能源汽车市场预测模型
基于AHP及Logit回归的新能源汽车市场预测模型
Fig. 1 Key decision factors on customer s purchase of new energy vehicles
结 合国 家 八六 三 计 划、 专家 访 谈和 汽车 理 论
[ 9]
可知 , 动力性通过扭矩和功率测度, 可靠性由复
杂系统单元的稳定可靠性测度 , 成本由购置、 维修保 养、 使用成本测度 , 便利性通过燃料加注和续驶里程 测度, 安全性由碰撞后安全和日常使用安全测度, 环 保性通过有害气体和温室气体排放测度. 1. 2 基于 AHP 的消费者购买决策因素分析模型 层次分析法 ( analyt ic hierar chy process, AH P ) 是美国运筹学专家 T . Saaty 提出的一种多准则决策 分析方法. 该方 法广泛应 用于工 程、 经 济、 军事、 政 治、 外交等领域, 解决了诸如系统评价、 资源分配、 价 格预测、 项目选择等许多重要问题 , 是一种定量分析 与定性分析相结合的有效方法. 笔者从消费者购车决策关键因素出发 , 研究得 到纯电 动 汽 车、 混 合 动 力 汽 车、 燃料电池汽车和 P lug in 汽车的未来市场接 受程度. 所以, 决策 的目
Market Forecasting Modeling Study for New Energy Vehicle Based on AHP and Logit Regression
MA Jun , WANG Nin g, KONG Deyan g
( School of Automotive Studies, T ongji University, Shanghai 200092, China)
第 37 卷第 8 期 2009 年 8 月
同 济 大 学 学 报( 自 然 科 学 版)
基于AHP－模糊综合评价法的新能源汽车开发项目评价研究
基于AHP－模糊综合评价法的新能源汽车开发项目评价研究1 引言在“双碳”目标的政策驱动下，目前汽车行业正加速由传统的燃油车向新能源汽车方向发展[1]。
随着跨界造车的势力不断涌入和传统汽车企业的转型发力，市场竞争愈发激烈，汽车更新换代周期不断缩短，产品种类也越来越多。
相应地，其开发项目的数量也越来越多，对项目进行评价和优选逐渐成为行业热门话题。
新能源汽车作为新兴行业，其开发项目的评价机制尚处于探索起步阶段[2]。
当下关于其项目评价和决策，一种做法是企业领导者直接指定开发项目或根据个人意愿拍板决定。
另一种做法是项目策划经理经过前期调研，将立项调研报告提交给公司高层，根据个人见解进行评价和判断，举手表决同意立项或提出改进建议或否决项目。
然而，新能源汽车开发项目的影响因素很多，个人容易受外部因素和思维惯性的影响，评估时容易被某种信息主导，可能过于强调新项目某些价值，当项目的条件符合个人观点时，那么项目就会较为容易获得批准。
这两种做法都存在主观因素较重的问题。
为了解决这一问题，本文提出一种基于AHP-模糊综合评价法的新能源汽车开发项目评价方法，为新能源汽车企业在前期产品规划阶段对项目进行评价和优选提供科学依据，降低项目失败的风险，助力企业实现战略目标。
2 构建新能源汽车开发项目评价指标体系2.1 评价指标的筛选原则在制定新能源汽车开发项目评判标准的时候，首先需要设定筛选原则。
一般而言，有以下三条基本原则：（1）战略导向性原则：项目开发总是基于企业的战略视角的[2]，可根据战略目标将主要影响因素作为准则层，然后进一步分解。
（2）系统性原则：项目的成功由多种因素决定，评价指标须遵循系统性原则，同时需具有逻辑性和独立性，确保层次清晰。
（3）可操作性原则：评价指标的选取不能过度追求理想化而忽略了可操作性，需具范文扬 李刚 崔俊浪 张传富中山大学系统科学与工程学院 广东省广州市 510006摘 要： 新能源汽车是未来趋势，评估和决策新能源汽车开发项目对企业的发展至关重要。
综合运用LOGIT模型和AHP法预测部队联合投送方式分担率
海 军， 苑德 春
（ 军事交通学院联合投送系 ， 天津 ３ ０ ０ １ ６ １ ）
摘 要 ： 在 组 织 部 队联 合 投 送 时 需 综 合 利 用 多种 投 送 方 式 ， 合理确定各种投送方式的分担率十分重要 ， 传 统 上
综合 运用 Ｌ Ｏ ＧＩ Ｔ模 型和 ＡＨＰ法预 测部 队联 合 投送 方 式分担 率 海 军 等
的投送方 式 数量 。
效 用值 可表示 为 ：
１ 问题 的 提 出
所 谓联 合 投 送 ， 是 为争 取 战 略 战役 主 动 或形 成
主要利 用水 路投 送 ， 航 空 主要 完 成 部 队长距 离 的 紧
急投送 。这 种 定 性 选 择 方 法 很 不 科 学 ， 随意性大。 为准确 选择 不 同投送 方 式 ， 应 确 定 不 同投送 方 式 的
有 利态 势 ， 综 合运 用铁 路 、 公路、 水路 、 航空 等多 种运
ห้องสมุดไป่ตู้
分担率 ， 从 而为 合理选 择各 种投 送方 式 、 拟制部 队投
输 工具 ， 从 陆地 、 海上、 空 中将 部 队投 送 至 预定 地 域
的一种 方法 ， 是大 规模 、 成建 制部 队 战略投 送 的一 种 常用 保 障模式 。采 用 联 合 投 送保 障模 式 ， 可按 照 各 种投 送方 式 的技 战术 特 点 和 合 理 的使 用 范 围 ， 充 分 合 理发 挥各种 运输 工具 的保 障 效 能 ， 有 利 于最 大 限
路投 送 的地 区 ， 以公 路 投 送 为 主 ， 辅 以其 他 投 送 方
运 部 队能体 现 的满意 程度 。
我国新能源汽车销量预测的数学模型研究
我国新能源汽车销量预测的数学模型研究随着环保意识的不断提高以及能源紧缺的问题日益突出，新能源汽车作为替代传统燃油车的重要选择，逐渐得到了人们的广泛关注和认可。
然而，新能源汽车市场的快速发展也面临着一些问题，如销量波动大、市场份额低、价格高等，因此，为了更好地推动新能源汽车产业的发展，需要对其销量进行预测和研究，制定出更加科学合理的发展策略，而数学模型的应用将有助于更准确地预测新能源汽车的销量。
一、新能源汽车销量预测的数学模型1. 多元线性回归模型多元线性回归模型是利用多个自变量来预测一个因变量的方法，通过对各项因素进行分析，构建数学模型，来预测新能源汽车的销售量。
其中，自变量可能包括新能源汽车的价格、政府补贴政策、消费者购买能力、市场竞争等因素，因变量即为销售量。
该模型能够比较准确地预测新能源汽车销量，但需要对各项因素进行较为全面的调查和分析，还需要考虑各因素之间的相关性。
2. 时间序列模型时间序列模型是将某一变量在一段时间内的变化情况作为因素，对未来该变量的变化趋势进行预测的方法。
新能源汽车销量的时间序列模型通常是基于历史销量数据，通过对其进行趋势分析、季节性分析和循环性分析，来预测未来销量的增长趋势。
该模型需要较长的数据时间跨度，同时需考虑未来政策变化、市场竞争等因素对销量的影响，以保证模型的准确性。
3. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的预测方法，通过对神经网络进行学习和训练，将历史销量数据作为输入，预测未来销量的变化。
该模型具有自学习、自适应、非线性等特点，能够对复杂的销量变化趋势进行预测，但需要大量的历史数据进行训练和预测，同时需要对神经网络的设置和参数进行调整和优化。
二、数学模型在新能源汽车销量预测中的应用新能源汽车销量预测的数学模型在实际应用中能够为政府和企业提供有价值的参考，对推动新能源汽车产业的发展有着重要的意义。
首先，数学模型能够提供科学的预测结果，帮助政府和企业制定出更加科学合理的发展策略。
基于AHP及Logit回归的航空线路选择模型——以上海市民港澳游产品为例
ａｅ ｐ ｔｉｇ ｆｒ ｒ ．Ｉ ｄ ｉ ｏ ，ｔ ｅ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｒ ｎ ｓｏ ａ ｉｔ ｎ＆ ｔ ｕ ｉ ａ ｓ ｃ ｔ ｎ ｒ ｕ ｔ ｏ ｗａ ｄ ｎ ａ ｄｔ ｎ ｈ ｅ ｅ ｍｅ ｔ ｅ ｄ ｆ“ ｖ ａｉ ｎ ｉ ｏ ｔ ｏ ｏ ｒ ｍ ｓ ｏ ｉ ｉ ”ｍｏ ｅ ａ ｅ ｄｓ ｕ ｓ ｄ ｓ ａｏ ｄ ｌ ｒ ｉｃ ｓ ｅ ．
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第 ３ 鸯第 ２ ２５ 期
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Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＺｈｊａ ｇＵｎｖｒｉｙ Ｓ ｉｎ ｅＥ ｉ ｏ ） ｏ ｒ ａ ｅｉｎ ｉｅｓｔ （ ｃｅ ｃ ｄｔ ｎ ｏ ｉ ｈ ｔ ／ ｗｗｗ．ｏ ｒ ａｓ ｚＵ ｅ ｕ ｃ ／ ｃ ｔ ｐ： ／ ｊ ｕ ｎ ｌ ｊ ． ｄ ． ｎ ｓｉ ．
摘
要 ： 焦 同 一 目的地 、 聚 多条 线 路 可选 的航 空旅 游 ， 文 为 顾 客 如 何 选 择航 空 旅 行 产 品 以及 航 空 公 司如 何 定 价 提 本
供 了一 个 全 新 的 定 价 模 型 ． 先 ， 过 层 次分 析 法探 讨 游客 选 择 线 路 的主 要 因 素及 其 权 重 ， 首 通 以上 海 市 民 港 澳 游 线 路 为 案 例 ， 量 解析 三 类 港 澳 游 产 品 的 旅 行 成 本 ； 时运 用 Ｌ ｇｔ 归模 型 ， 造 出 不 同 线路 的概 率 选 择 函 数 ， 货 币 定 同 ｏ ｉ回 构 即 成 本 相 对 值 与 选 择 概 率 之 间的 定量 关 系． 次 ， 对廉 价航 空 之 代 表 —— 春 秋 航 空 ， 上 海 市 民 港 澳 游 航 空 定 价 问 其 针 对 题 提 出对 策 ． 最后 总 结 并 预 测 未 来 “ 旅 联 合 ” 发 展 趋 势 ． 航 的
基于AHP-模糊数学法的大学生网约车满意度综合评价
基于AHP-模糊数学法的大学生网约车满意度综合评价【摘要】本文通过结合层次分析法（AHP）和模糊数学法，建立了一个基于AHP-模糊数学的大学生网约车满意度综合评价模型。
对AHP方法在大学生网约车满意度评价中的应用进行了讨论，探讨了模糊数学法在该领域的应用。
然后，提出了基于AHP-模糊数学法的具体评价模型，并通过案例分析验证了该模型的可行性。
对实验结果进行了讨论和总结，得出了研究结论，并展望了未来的研究方向。
该研究对于提高大学生网约车服务质量，促进行业发展具有一定的理论和实践意义。
通过本文的研究，可以为相关领域的研究和实践提供一定的参考和借鉴。
【关键词】大学生、网约车、满意度、综合评价、AHP方法、模糊数学法、评价模型、案例分析、结果讨论、结论、展望、研究背景、研究目的、研究意义。
1. 引言1.1 研究背景现有的网约车满意度评价方法多基于定性分析，缺乏系统性和科学性。
如何运用定量评价方法对大学生网约车满意度进行客观评估成为亟待解决的问题。
针对以上现状，本研究旨在探讨基于AHP-模糊数学法的大学生网约车满意度综合评价方法，通过综合运用AHP方法和模糊数学法，构建科学、客观的评价模型，为提升大学生网约车满意度提供理论和方法支持。
1.2 研究目的研究目的主要是通过基于AHP-模糊数学法的综合评价，对大学生网约车的满意度进行量化分析，以揭示大学生对网约车服务的偏好和需求，为提高大学生网约车服务质量提供参考依据。
具体目的包括：一是通过AHP方法确定各个因素对大学生网约车满意度的重要性，建立权重体系；二是运用模糊数学法量化模糊性评价，分析大学生对网约车服务的满意度程度；三是构建基于AHP-模糊数学法的评价模型，进行综合评价，全面了解大学生对网约车服务的态度和满意度；四是通过案例分析，验证模型的有效性和实用性；最终总结出针对大学生网约车满意度的改进建议，促进网约车服务行业的发展和提升。
通过研究目的的实现，可以为提升大学生网约车服务质量，增强用户体验和满意度提供科学依据和决策支持。
基于AHP的电动汽车模糊综合评价模型
信息科学科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald179随着全球能源危机局势的不断紧张，化石能源日益枯竭，甚至造成大气污染，全球变暖，人类正面临着严峻的考验。
世界各地汽车企业已经意识到节能减排使用清洁能源是未来汽车发展的主要趋势，具有良好的发展前景。
国内电动汽车发展也有突飞猛进的进步，也已经进入了国际先进水平之列，其中最重要的就是“三纵三横”研发布局的确立，所谓三纵就是指混合动力，纯电动和燃料电池汽车三种车型，所谓三横就是指动力蓄电池及其管理系统，总成控制系统和驱动电机及其控制系统三种共性技术。
并且相关法律法规和基础实施的建设也不断完善。
车用燃料电池发动机也发展突出，蓄电能力和性能跻身世界前列。
模糊综合评价法是一种基于模糊函数的综合评价方法。
它具有思路清晰，评价能力强的优点，能够高效并有说服力的解决模糊的、难以确定量化的问题，适合各种模糊性问题的解决。
1 电动汽车评价指标体系的建立现代电动汽车根据动力系统一般可分为三大类，具体分类如图1，依此我们建立了一个评价指标体系。
2 电动汽车模糊综合评价模型依据AH P 方法建立目标层、准则层和方案层，构造一个层次分明的结构，然后两两进行比较，确定每个指标的权DOI：10.16660/ k i.1674-098X.2017.11.179基于AHP的电动汽车模糊综合评价模型于博 王思婧 李志远 韦昊(东北林业大学 黑龙江哈尔滨 150000)摘 要：分析当前国内电动汽车研发形式，对于7种类型的电动汽车提出了五维评价指标体系，并利用AHP方法确定权重，建立了一个基于AHP的电动汽车模糊综合评价模型，最后得出了我国电动汽车未来的发展路线。
关键词：评价指标体系 电动汽车 基于AHP模糊综合评价中图分类号：F014.35文献标识码：A文章编号：1674-098X(2017)04(b)-0179-02图1 电动汽车动力系统的分类信息科学科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald180重。
基于AHP的实用中长期电力负荷预测最优综合模型
基于AHP的实用中长期电力负荷预测最优综合模型
辛开远
【期刊名称】《中国电力》
【年(卷),期】2005(38)3
【摘要】针对中长期电力负荷预测特点,提出一种基于AHP(层次分析法)的中长期电力负荷预测最优综合模型.以历史数据的拟合精度、预测结果与未来经济社会发展的一致性、预测者对模型的信赖度为目标准则;通过自适应进化规划和判断矩阵的方法确定综合模型的最优权重.基于AHP的最优综合模型不仅依靠科学计算,而且也考虑了专家经验,将基于AHP的最优综合模型的预测结果与传统综合模型的预测结果相比,误差较小,精度较高,在实用中取得了满意的结果.
【总页数】5页(P18-22)
【作者】辛开远
【作者单位】华北电力大学,河北,保定,071003
【正文语种】中文
【中图分类】TM715
【相关文献】
1.基于综合模型的电力系统中长期负荷预测方法研究 [J],
2.最优组合预测方法在中长期电力负荷预测中的应用 [J], 夏耀杰
3.基于物元理论的中长期电力负荷预测综合模型研究 [J], 刘美杰;顾洁
4.基于最大熵原理的中长期负荷预测综合模型的研究 [J], 张庆宝;程浩忠;刘青山
5.基于综合模型的中长期电力负荷预测系统的实现 [J], 邓宇;罗安
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2 中国的新能源汽车市场预测
2. 1 消费者效用衡量评分 所谓效用 , 描述性地定义 , 就是决策者对于决策 后果 ( 损益值 ) 的一种感受、 反应或倾向, 是决策者的 价值观和偏好在决策活动中的综合反映 . 通常, 效用 值介于 0~ 1
[ 10]
. 根据消费者效用最大化理论 , 理性
消费者在购买产品决策时 , 会对产品的主要属性做 出基于个人经验的评估比较 , 选择更能满足其需求
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同 济 大 学 学 报( 自 然 科 学 版)
第 37 卷
或物从一个地方转移到另一个地方的移动性功 能. 根据马克 佩里 [ 8] 提出的 内在 外在 表现 抽 象 分类方式 , 从新能源汽车的独特性出发来研究消 费者对新能源汽车的认知和接受程度. 新能源汽车 应用全新的动力总成, 如燃料电池汽车、 纯电动汽车 和 P lug in( 插入式混合动力汽车 ) , 采用的都是电力 驱动. 相比于传统能源汽车 , 现在的电池技术由于能 量密度和功率密度的矛盾, 使得扭矩和功率都不及 由汽油内燃机驱动的汽车. 而这三类汽车连同混合 动力汽车, 相比于汽油内燃机汽车系统更加复杂, 稳 定性较差, 购置成本高, 燃料加注不便 , 存在安全性 隐患等问题. 通过专家访谈并结合消费者定性调研, 得出消费者购买新能源汽车时的全部决策因素 , 就 可以根据新能源汽车的特殊性 , 从全部的消费者购 车决策因素中挑选出关键决策因素, 见图 1.
Tab. 1
政n 型 纯电动型 燃料电池型 汽油型 一般 场景 混合动力型 Plug in 型 纯电动型 燃料电池型 汽油型 激进 场景 混合动力型 Plug in 型 纯电动型 燃料电池型 成本 0. 208 7 4. 4 3. 9 3. 9 4. 8 1. 0 4. 0 4. 1 4. 1 4. 9 2. 7 3. 7 4. 3 4. 5 5. 0 3. 2
1 问题分析
1. 1 消费者购买决策关键因素 根据美国著名营销专家菲利普 科特勒 提出 的产品层次模型, 研究消费者对新能源汽车在认知、 评判及制定购买决策时思考的因素, 无论是传统能 源汽车还是新能源汽车, 基本核心价值仍然是将人
[ 7]
收稿日期 : 2008- 12- 30 作者简介 : 马 钧 ( 1970 ) , 男 , 副教授 , 博士生 , 主要研究方向为汽车市场营销 . E mail: m aju n@ gmx. net 王 宁 ( 1977 ) , 男 , 讲师 , 工学博士 , 主要研究方向为汽车市场营销、 工业工程 . E mail : w angning@ t ongji. edu. cn
标是选出最能够被市场接受的新能源汽车, 决策层 就可以定义为新能源汽车市场接受程度; 准则层和 决策层是消费者购买新能源汽车的重点决策因素 , 包括动力性、 可靠性、 成本、 便利性、 环保性、 安全性 . 方案层包括待评价的四款车型 : 纯电动汽车、 混合动 力汽车、 燃料电池汽车和 P lug in 汽车. 为了更加清 晰地得到消费者对新能源汽车的接受程度, 本模型 在方案中增加了传统的汽油内燃机汽车, 以便比较 分析研究 . AH P 层次结构模型如图 2 所示 .
Market Forecasting Modeling Study for New Energy Vehicle Based on AHP and Logit Regression
MA Jun , WANG Nin g, KONG Deyan g
( School of Automotive Studies, T ongji University, Shanghai 200092, China)
( 同济大学 汽车学院 , 上海 200092)
摘要 : 根据消费者效用极大化原理 , 利用层次分析法 , 分析中 国消费者购买新能 源汽 车的 成本、 可 靠性 、 动力 性、 形象、 安 全性和便利性因素的权重 ; 通过对欧、 美、 日新 能源汽 车乘用 车市场份额与消费者效用的 Lo git 回归分析 , 构建基本、 一般 和激进三种政府 规制场 景下 的中 国新能 源汽 车乘 用车 市场 份额的预测模型 . 结 果表明 , 新 能源 汽车 市场 的发 展与 政府 规制有密切的关 系 . 到 2015 年 , 在基 本、 一般 和激 进三 种场 景下 , 新能源 汽车分 别占 14% , 23% , 36% 左 右 ; 混合动 力和 纯电动汽车是市场份额最大的 两种车型 ; 燃料 电池汽 车市场 份额最小 , 为 0. 25% ~ 0. 85% . 关键词 : 新能源汽车 ; 市场份额 ; 消费者效用 ; 预测模型 中图分类号 : F 407. 471 文献标识码 : A
第 37 卷第 8 期 2009 年 8 月
同 济 大 学 学 报( 自 然 科 学 版)
JOURNAL OF T ONGJI UNIVERSITY( NATURAL SCIENCE)
Vol. 37 No. 8 Aug. 2009
文章编号 : 0253 374 X( 2009) 08 1079 06
DOI: 10. 3969 / j. issn. 0253 374x. 2009 . 08. 018
基于 AHP 及 Logit 回归的新能源汽车市场预测模型
马 钧, 王 宁, 孔德洋
scenarios, Fuel Cell Vehicle accounts for the least market share through 0. 25% to 0. 85% under the three scenarios. Key words: new energy vehicle; market share; customer utility; forecasting model
21 世纪是人类社会面临空前的能源和环境挑战 的世纪. 在越来越严重的能源和环境约束下 , 发展新 能源汽车 , 推进其产业化进程, 是我国实现交通能源 多样化、 维护国家能源安全战略的需要, 是我国降低 汽车排放污染、 促进社会可持续发展战略的需要, 是 提高我国汽车工业竞争力、 实现汽车工业 跨越式 发展的需要. 从美国、 欧洲、 日本的新能源汽车发展过程和趋 势来看 , 新能源汽车商业化的过程离不开政府的推 动. 但随着营销理念和市场态势的发展, 新能源汽车 乘用车的商业化必须与消费者偏好及需求结合起来, 必须分析消费者的购买行为. 而目前对消费者购买决 策的研究大多停留在定性分析方面 , 主要包括消费者 的购买决策过程[ 1- 2] 、 购买决策的影响因素[ 3- 4] 、 购买 行为模式[ 5- 6] ; 另外, 消费者的购买决策往往受产品外 在信息品牌、 价格等影响. 所以, 笔者从消费者购买行 为的视角, 根据消费者效用最大化理论, 利用 Logit 回 归, 预测中国未来新能源汽车乘用车市场的发展趋 势, 以期进一步分析政府规制的影响.
图2 Fig. 2
消费者购买新能源汽车层次结构模型 Layer model of customer s purchase of new energy vehicles
从目前我国的情形看, 新能源汽车首先 可能在 大中城市推广, 所以, 调研对象主要选择北京、 上海 和广州, 请消费者根据自身在选购汽车时 , 比较各考 虑因素之间的重要性而打分 . 针对购车决策因素, 按 绝对重要、 十分重 要、 比 较重要、 稍微 重要、 一般 重 要、 稍微不重要、 比较不重要、 十分不重要、 绝对不重
第8期
马
钧 , 等 : 基于 A H P 及 Logit 回归的新能源汽车市场预测模型
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的产品, 也就是从诸多同功能的产品中选择对其效 用最大的产 品[ 11] . 在 对消费者调研 的过程中, 根据 关键因素及相关测度指标, 设定每个关键因素最大 效用分为 5, 最低为 1, 然后对所有消费者的接受程 度加权平均, 得到 2015 年三种政府规制场景下消费 者对各种新能源车型的接受程度效用分值 ( 见表 1) .
图1 消费者购买新能源汽车关键决策因素
要属性, 分别从 9~ 1 打分, 求得比较矩阵. 共完成 90 份有效问卷, 受访对象中 60% 为现有车主, 年龄分布 在 20~ 50 岁 . 利用 Yeahp 4. 1 软件计算得出每个关 键因素的权重. 其中, 总拥有成本、 动力性、 方便性、 安全性、 可 靠性 和 环 保 性 的权 重 分 别 为 0. 208 7, 0. 168 6, 0. 125 8, 0 . 212 9, 0. 173 2 和 0. 110 8; 而消 费者对各种车型的选择顺序是汽油车( 0. 273 2 ) 、 混 合 动 力 ( 0. 207 5 ) 、 纯 电 动 ( 0. 205 5 ) 、Plug in ( 0. 192 1) 和燃料电池 ( 0. 121 7); 一致性检验结果为 0. 003 1, 检验通过.
Fig. 1 Key decision factors on customer s purchase of new energy vehicles
结 合国 家 八六 三 计 划、 专家 访 谈和 汽车 理 论
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可知 , 动力性通过扭矩和功率测度, 可靠性由复
杂系统单元的稳定可靠性测度 , 成本由购置、 维修保 养、 使用成本测度 , 便利性通过燃料加注和续驶里程 测度, 安全性由碰撞后安全和日常使用安全测度, 环 保性通过有害气体和温室气体排放测度. 1. 2 基于 AHP 的消费者购买决策因素分析模型 层次分析法 ( analyt ic hierar chy process, AH P ) 是美国运筹学专家 T . Saaty 提出的一种多准则决策 分析方法. 该方 法广泛应 用于工 程、 经 济、 军事、 政 治、 外交等领域, 解决了诸如系统评价、 资源分配、 价 格预测、 项目选择等许多重要问题 , 是一种定量分析 与定性分析相结合的有效方法. 笔者从消费者购车决策关键因素出发 , 研究得 到纯电 动 汽 车、 混 合 动 力 汽 车、 燃料电池汽车和 P lug in 汽车的未来市场接 受程度. 所以, 决策 的目