基于智能算法的“互联网+”时代二手车评估定价模型研究
基于线性回归和神经网络模型的二手车交易价格预测分析
基于线性回归和神经网络模型的二手车交易价格预测分析二手车交易市场一直以来都备受关注，人们关注交易价格的预测和波动趋势。
本文将探讨基于线性回归和神经网络模型的二手车交易价格预测分析方法，以提供决策参考。
1. 研究背景二手车交易市场的波动性给卖家和买家都带来了很大的不确定性。
因此，价值预测模型的建立是市场参与者预测价格的重要工具之一。
2. 数据集介绍本研究所使用的数据集是从二手车交易平台上获取的真实交易数据，并经过处理和清洗。
数据集包含了诸如品牌、型号、车龄、里程数、燃油类型、变速器类型等多个特征，以及对应的交易价格。
3. 线性回归模型线性回归模型是一种建立特征和目标变量之间线性关系的预测模型。
通过对数据集进行线性回归分析，可以建立二手车交易价格与其特征之间的数学模型，并基于该模型进行价格预测。
4. 特征选择在建立线性回归模型之前，需要对特征进行选择。
常用的特征选择方法包括相关系数分析、方差分析、主成分分析等。
通过这些方法，可以选择出与交易价格相关性较高的特征，从而提高预测模型的准确度。
5. 模型训练与评估将数据集划分为训练集和测试集，利用训练集对线性回归模型进行训练，并使用测试集评估模型的预测效果。
评估指标可以采用均方误差（MSE）、决定系数（R-squared）等。
6. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作原理的预测模型。
与线性回归模型相比，神经网络模型可以学习更为复杂的非线性关系，提高价格预测的准确性。
7. 网络结构设计设计合适的神经网络结构对模型的准确性起着重要作用。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络。
根据数据集的特点，选择合适的网络结构是十分必要的。
8. 训练与优化利用数据集对神经网络模型进行训练，并通过反向传播算法不断优化模型的权重和偏置，从而提高模型的预测能力。
此外，还可以采用正则化和批归一化等方法避免过拟合问题。
9. 模型比较与选择通过对线性回归模型和神经网络模型的训练和评估，比较两种模型的预测准确性。
基于机器学习的二手车价格预测研究
基于机器学习的二手车价格预测研究近年来，随着二手车市场的兴起，越来越多的人开始购买二手车。
然而，相比于新车市场，二手车市场的价格波动较大，预测二手车价格也变得更加复杂。
为了帮助消费者更好地决策，许多研究者开始探索基于机器学习的二手车价格预测方法。
机器学习是一种通过训练和学习从数据中自动获取知识的方法。
利用机器学习算法，可以对二手车市场的数据进行分析，并预测二手车的价格。
目前最常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、神经网络等。
线性回归是一种基本且易于理解的机器学习方法。
其最基本的思路是寻找一条直线，将自变量和因变量之间的关系建模。
在预测二手车价格方面，线性回归模型将使用多个自变量，如车辆年份、车型、里程数、车身颜色等，来预测二手车的价格。
该模型可以帮助消费者更加准确地了解一个二手车的价格，并作出是否购买的决策。
决策树是一种基于树形结构的机器学习方法。
它通过将数据分解为多个小部分，然后建立决策树来得出结果。
在预测二手车价格方面，决策树模型将根据车型、车龄、公里数、车身颜色、车辆售后等自变量来构建决策树。
然后根据决策树推断二手车价格，将车辆特征与已知二手车数据进行比较，得到的结果可以帮助消费者了解二手车的价格走势。
神经网络是一种复杂的机器学习方法。
它的灵感来源于神经元之间的连接方式。
神经网络通过构建多层神经元，将数据处理和建模同时进行。
在预测二手车价格方面，神经网络模型将使用多个自变量（如车型、里程数、车龄、车身颜色等），构建多个神经元层，从而预测二手车的价格。
此外，神经网络模型还可以根据消费者预算和其他车辆特征定制预测价格。
综上所述，基于机器学习的二手车价格预测方法可以帮助消费者更好地了解二手车市场行情，同时提高二手车商家的准确营销能力。
虽然现有模型仍然存在一些局限性，但随着技术的发展和数据的丰富，未来的基于机器学习的二手车价格预测模型将变得更加准确，并更好地服务于人们的生活。
《2024年基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践》范文
《基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践》篇一一、引言随着科技的飞速发展，智能网联汽车已成为未来交通出行的趋势。
为了确保智能网联汽车在复杂多变的交通环境中的安全性和可靠性，模拟仿真测试评估显得尤为重要。
本文将详细介绍基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践，以期为相关研究与实践提供参考。
二、智能网联汽车模拟仿真测试的重要性智能网联汽车模拟仿真测试是评估车辆在各种交通场景下性能的重要手段。
通过模拟真实交通环境，可以有效地测试车辆的自动驾驶、车联网通信、智能决策等功能。
此外，模拟仿真测试还能降低实际道路测试的成本和风险，提高研发效率。
三、基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法1. 场景设计场景设计是智能网联汽车模拟仿真测试的基础。
根据实际交通环境，设计包括城市道路、高速公路、交叉口、拥堵路段等多种场景。
同时，考虑天气、光照、能见度等环境因素，以全面评估车辆在不同场景下的性能。
2. 测试指标设定针对不同场景，设定相应的测试指标。
如自动驾驶的稳定性、准确性、响应速度等，车联网通信的实时性、可靠性等。
通过对比实际数据与预期目标，评估车辆性能的优劣。
3. 仿真模型构建构建准确的仿真模型是模拟仿真测试的关键。
包括车辆动力学模型、交通流模型、道路模型等。
通过高精度的仿真模型，可以更真实地还原实际交通环境，提高测试结果的准确性。
四、实践应用以城市道路场景为例，介绍基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法的实践应用。
1. 设计城市道路场景设计包括居民区、商业区、学校周边等多种类型路段，考虑不同道路类型（如双向车道、人行道等）、交通标志、交通信号等因素。
同时，设置天气条件（如雨雪、雾霾等），以模拟复杂的实际交通环境。
2. 设定测试指标针对城市道路场景，设定自动驾驶的稳定性、响应速度、避障能力等指标。
同时，考虑车联网通信的实时性、可靠性等因素，全面评估车辆性能。
3. 构建仿真模型构建高精度的车辆动力学模型、交通流模型和道路模型。
二手车如何评估我总结的数学模型
二手车如何评估我总结的数学模型二手车价钱困扰着太多买车的人和卖车的人。
说说国内什么缘故至今没形成一套统一的评估体系吧：各个城市的经济不同。
经济发达的城市，如北京上海广州等地，二手车比较多，反而廉价。
南方人偏爱日本车，因此日本车在南方卖的就贵;北方人喜爱公共车，因此公共车在北京就卖的好。
每辆二手车的车况又各有特点，不同的车况降价升价的标准也没有统一。
里程也各不相同，还有那么多调里程表的。
车辆之间买家和卖家的博弈水平也不同，就造成同一辆车能够卖出好几个价。
一、目前网上的重置本钱法无疑是最好的，确实是依照当前的新车价来按年份折旧，但却没给出具体折旧比。
显然那个折旧比不该该是一个定值，因为合伙品牌和自主品牌折旧比就必然不同，不同合伙品牌之间也未必相同。
二、还有依照里程弄得那个54321法，我自己把它说的转化成公式：二手车价钱=新车裸车价*(*千米数*千米数-*千米数+1)，只是和现实中的二手车成交价相较仍是有必然差距。
3、几乎所有的车商用的都是现行市价法，确实是看他人卖了同一辆多少钱，我就卖多少钱，他人收一辆那个品牌的车多少钱，我就多少钱收购。
若是样式不同，就依照配置等略微不同化处置。
天天在二手车市场上呆着，车商对大部份品牌不同年份的价钱都熟悉，但对一般消费者就难了，因此各类蒙着卖的现象此起彼伏，利用信息不对称来赚大钱。
还有的拿着事故车翻新后当好车来卖，真真因为这一小部份车商的行为而降低了真个二手车行业的诚信。
4、牛逼的都是最后出场。
接下来讲说我自己统计了几十万条数据得出的数学模型吧。
在标准车况下、标准里程(每一年万千米算)下，只用年份如何算各个品牌的二手车价钱。
若是车况太差或太好，在那个值上减钱或加钱就能够够了。
n年车龄的二手车价钱=n年的保值率*新车裸车价简单吧，大道至简确实是这么回事。
公共、本田、丰田、福特、雪佛兰、奥迪这6个品牌的保值率：第一年二手车价钱为当前新车裸车价的75%，第二年为70%，以后每一年5%递减。
二手车市场价格预测模型研究
二手车市场价格预测模型研究随着汽车行业的迅猛发展和汽车产量的不断增加，二手车市场也变得越来越繁荣。
二手车买卖已经成为人们日常生活中常见的交易行为。
然而，买家和卖家在二手车交易过程中往往面临着价格确定的问题。
为了解决这个问题，研究者们提出了二手车市场价格预测模型，该模型可以帮助买卖双方更准确地确定二手车的市场价格。
一、背景分析二手车的价格受到多种因素的影响，包括车辆品牌、车型、车龄、里程数、车况以及市场供求关系等。
买家和卖家需要考虑这些因素来决定二手车的合理价格。
然而，随着市场环境的变化以及信息的不对称，双方往往很难达成一致。
因此，研究者们尝试利用机器学习和数据挖掘技术来构建二手车价格预测模型，通过对历史数据的分析和建模，预测二手车的市场价格，帮助买卖双方做出更明智的决策。
二、模型研究1. 数据收集和预处理为了构建二手车价格预测模型，首先需要收集大量的二手车交易数据。
这些数据可以从二手车交易网站、汽车经销商和个人交易中获得。
然后，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据变换等。
2. 特征工程二手车价格预测模型的核心在于选择合适的特征。
根据经验和领域知识，可以选择一些重要的特征，比如车辆品牌、车型、车龄、里程数、车况等。
此外，还可以根据实际需求创建一些新的特征，比如车辆的维修历史、上一位车主的使用情况等。
通过特征工程的处理，可以将原始数据转化为适合建模的形式。
3. 模型选择和训练在二手车价格预测模型研究中，常用的模型包括线性回归模型、决策树模型、支持向量机模型和神经网络模型等。
根据实际情况选择适合的模型，并利用训练数据进行模型训练。
训练过程中，可以使用交叉验证技术来评估模型的性能，并进行调参优化。
4. 模型评估和优化构建好的二手车价格预测模型需要进行评估和优化。
评估模型的指标可以包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。
基于人工智能的定价优化模型研究
基于人工智能的定价优化模型研究近年来，人工智能技术的迅速发展，正在改变各个行业的运作方式。
其中，利用人工智能进行定价优化，已经成为各大企业所看中的一项重要技术。
本文就基于人工智能的定价优化模型进行研究。
一、定价优化的意义在市场经济中，定价是企业运作中的关键环节之一，也是利润的来源之一。
尤其是在电子商务行业，定价策略更是至关重要。
传统的定价方法多数依赖于市场研究和自身经验，往往缺乏对市场变化的灵敏度和针对性。
基于人工智能的定价优化模型，就能够应对市场变化、精准定价，以达到最大化利润的目标。
二、基于人工智能的定价优化模型目前，基于人工智能的定价优化模型主要分为两种类型：基于机器学习的定价优化模型和基于深度学习的定价优化模型。
1. 基于机器学习的定价优化模型基于机器学习的定价优化模型，主要是通过对历史数据的学习，建立一个可以不断调整的模型。
这种模型可以持续学习市场变化，并依据市场变化调整定价策略。
在这种模型中，很重要的一点是选择适合自己的机器学习算法，一般会根据数据量大小、数据类型和精度等因素进行选择。
2. 基于深度学习的定价优化模型基于深度学习的定价优化模型，则侧重于发掘数据背后的价值。
这种模型可以深度挖掘消费者购买行为、偏好等信息，对这些信息进行分析后给出最佳定价策略。
其中，深度学习网络功不可没，它可以通过对海量数据的深度学习，发掘更深层次的线索。
三、定价优化模型的应用基于人工智能的定价优化模型，已经得到越来越多的应用。
比如，电商行业的商品定价、旅游行业的门票、酒店定价等等。
其中，最为常见的定价应用，就是依据买家购买行为、支付数据等信息，对商品的售价进行定价。
通过对销售数据进行分析，找出销售热点，根据需求量调整商品价格。
四、定价优化的限制虽然基于人工智能的定价优化模型有着很大的优势，但也存在一些限制。
比如，该模型依赖于历史销售数据，而这些历史数据并不一定可以完全反映市场变化。
同时，对于新商品的定价，该模型也会受到数据缺失的限制。
基于深度学习的二手车价格预测
基于深度学习的二手车价格预测随着人们对汽车生活质量需求的不断提高，二手车市场也得到了越来越多的关注。
最近几年，随着智能技术和大数据的飞速发展，越来越多的科技应用开始应用于二手车市场之中。
其中，基于深度学习的二手车价格预测技术，成为了许多汽车厂家和二手车经销商的关注焦点。
二手车价格的预测是以往互联网平台发生销售行为而积累下来的购车价格数据为基础，运用技术手段或数学模型对销售价格进行拟合预测。
本文的目的是阐述基于深度学习的二手车价格预测技术，分析二手车市场的现状及其应用前景，为读者提供可靠参考。
一、深度学习介绍深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，其能够模拟出人脑升华出的思维方式，实现从数据中获取知识的输入-输出模型转换。
与传统机器学习不同的是，深度学习能够通过多层的非线性变换，学习到更高层次的特征，从而获得更高精度的结果。
二、二手车市场的现状目前，我国二手车市场正在快速发展，已经成为了全球最大的二手车市场之一。
随着线上线下的需求扩张，整个行业也面临着无数新的机遇。
数百家二手车电商企业涌现出来，不断采用新技术驱动创新，继续领跑市场。
在此趋势下，基于深度学习的二手车价格预测技术的应用也变得尤为重要。
与传统的广告投放和营销方案不同，二手车经销商借助深度学习这一技术，对其现有的用户、车型、价格等数据进行快速分析，可以在短时间内得到准确的预测结果并进行相应调整。
三、深度学习在二手车价格预测中的应用深度学习在二手车价格预测方面可应用的模型种类非常丰富。
以下是几个被广泛应用的模型：1. 多层感知机多层感知机是最常用和基础的深度学习神经网络结构之一。
它包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。
多层感知机可以处理大量非线性问题，并且在使用大型数据集时能够取得非常好的效果。
2. 卷积神经网络卷积神经网络常用于图像、语音和文本预测。
它包括多层卷积层和池化层，通过不断地卷积和池化可以逐步解析出图像中的特征，然后得到最终预测结果。
基于神经网络的二手车价格评估方法研究
伴随着国内持续高速发展的汽车工业和逐步提高的人民收入水平，我国已成为名副其实的汽车生产与消费大国，汽车保有量不断增加。
个体消费观念的转变，也让购买使用二手车行为逐步被消费者接受，二手车市场也随之更加繁荣。
据统计，2017年全国1068家二手车交易市场累计二手车交易1240.09万辆，同比增长了19.33%，交易金额达8092.72亿元，同比增长高达34%。
从二手车本身性质来看，由于其属于非标品，具有“一车一价”的特点。
二手车的价格会受到车辆使用强度、养护情况、使用区域、品牌溢价、消费心理等多方面的影响，交易价格也会有很大的波动。
从国外经验的角度分析，二手车市场本身的特点就是买者卖者处于不对称信息结构中，不同的估价模型又使得车价“乱上加乱”，不仅仅让普通消费者怀疑价格的真实性，还使得大型机构对推进二手车业务充满顾虑。
然而，目前尚未形成一套公认的可靠的二手车价格评估体系。
在实际操作中，常采用资产评估的方法来进行二手车价格评估的研究，主要是重置成本法、现行市价法和收益现值法。
然而这些方法受主观因素的影响较深，也不够精确，更多的依赖经验判断，使得定价的主动权较高的掌握在二手车贩子的手里，消费者更处于信息不对称的被动地位。
因此以往的定价模型体系已逐渐无法满足各类用户更高的要求，迫切需求一种更科学更准确的估价模型。
国外学者尝试采用多元线性回归、SVM 、时间序列等传统统计分析方法进行二手车价格预测模型的构建。
Richardson,et al 利用多元回归分析方法，从车龄、行驶里程、品牌和油耗等方面评估二手车价格，证明了混合动力汽车比传统燃油汽车具有更好的保值率[1]。
Listiani,et al 通过建立支持向量机（SVM ）模型估算二手车价格，精度高于多元回归分析建立的模型。
SVM 模型能够较好的处理高维数据，避免过度拟合。
值得一提的是，Listiani,et al 使用了遗传算法来优化SVM 的参数[2]，使SVM 模型可以更快收敛。
二手车价格预测模型研究
二手车价格预测模型研究随着汽车的普及，越来越多的人开始选择二手车来满足自己的出行需求。
对于卖车者而言，他们需要准确地评估自己车辆的价值并尽可能地以高价出售。
而对于买车者而言，他们则需要找到一个合适的二手车以尽可能地获得性价比最高的产品。
在这样的市场背景下，一个准确预测二手车价格的模型显得尤为重要。
因为只有预测准确了，卖车者才能卖到一个合适的价格，同时买车者也才能找到一个合适的车子。
一. 二手车价格的预测因素有哪些？在建立二手车价格预测模型之前，我们首先需要了解二手车价格的预测因素，以便为模型的构建提供参考依据。
以下是影响二手车价格的主要因素：1. 原车价值：原车价值是指购车时的价格，是二手车价格的最重要的因素之一。
2. 车龄：车龄越长，车子的价值就越低。
3. 行驶里程：行驶里程也是影响二手车价格的一个重要因素，车子行驶的里程数越多，车子的使用寿命就越短。
4. 排量和燃油类型：排量越大、油耗越高的车子价格相对较高。
5. 车况：车况是影响二手车价格的一个非常重要的因素，好的车况可以保证车子的市场价格相对较高。
6. 车型：不同的车型在市场上的受欢迎程度不同，所以也会影响到车子的价格。
7. 地域：地域是影响二手车价格的一个关键因素，不同地区的消费习惯和经济状况也会影响二手车的价格。
二. 建立基于机器学习算法的二手车价格预测模型对于二手车价格的预测，传统的统计学方法可能会出现一些局限性。
这时候可以考虑使用机器学习算法。
机器学习算法可以自动学习特征，并从这些特征中学习相关的二手车预测模型。
1. 数据集的构建建立二手车价格预测模型，需要一张包含足够样本和相关数据的数据集。
数据集中的每个样本都应该包含一些关键的二手车特征，比如车龄、行驶里程、车辆品牌、燃油类型等。
在准备样本数据时，我们需要应用特定的数据清洗步骤，以确保所有数据的质量和准确性。
2. 特征选取特征选取是机器学习模型的关键步骤，它决定了哪些特征能够对模型进行编码，以便在提供预测时更好地查找这些特征。
二手车鉴定评估模型研究的开题报告
二手车鉴定评估模型研究的开题报告一、选题背景随着汽车消费市场的日益成熟和消费者对汽车品质和安全要求的不断提高，二手车市场逐渐兴起。
然而，当前二手车市场还存在很多问题，其中最突出的就是二手车鉴定评估难题，即如何准确评估二手车价值以确保消费者权益不受侵害。
在此背景下，研究二手车鉴定评估模型具有重要的现实意义。
二、研究目的本研究旨在构建一种基于大数据技术和机器学习算法的二手车鉴定评估模型，以实现对二手车的准确评估和价格预测，并提高二手车交易市场的透明度和公平性。
三、研究内容（1）对现有二手车鉴定评估方法进行分析和总结，总结其优缺点；（2）构建基于大数据和机器学习算法的二手车鉴定评估模型，设计数据采集和预处理方法，选择合适的机器学习算法进行模型训练和优化；（3）通过实验对模型预测能力进行评估，与现有二手车鉴定评估方法进行比较，为实际应用提供参考。
四、研究方法（1）文献调研法：通过查阅相关文献，了解现有二手车鉴定评估方法的研究现状和发展趋势；（2）数据分析法：收集二手车相关数据，对数据进行清洗和预处理，分析二手车影响价格的因素；（3）机器学习算法：选择适合的机器学习算法，对数据进行训练和优化，构建二手车鉴定评估模型；（4）实验验证法：通过实验验证模型的预测能力，与现有二手车鉴定评估方法进行比较。
五、研究意义本研究可为实现二手车市场的规范化和健康发展提供一种新的技术手段，为消费者提供更为准确的二手车价格信息，促进二手车市场的透明化和公平性。
六、预期成果（1）构建基于大数据和机器学习算法的二手车鉴定评估模型；（2）实现对二手车的准确评估和价格预测；（3）提升二手车市场的透明度和公平性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
响 。清算 价格法 当前 在我 国缺 乏实 践应 用 。２０１４年 ６月 １日．国家质 检 总局 和 国家标 准委 联合 发 布４－ 手 车鉴定 评估 技术 规 范》①。此 文件较 为清 晰地 改进 了基 于重 置成 本 法 的估 值 方法 ．对 规 范二 手 车鉴 定 评 估行 为 具 有参 考性 价 值 ，但 它也 只是 一 种 推荐 性 标 准 。不适 合 作 为 当前 唯一 的定 价 方式 很 多学 者 将 回归分 析 、Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ法 、ＧＭ、ＡＨＰ、模 糊理 论等 方 法 应 用 于评 估 定 价 ，但 由于 误 差 较 大 ，评 价 结 果 不 尽 如人意⑨。
江苏商论
·电子商务 ·
２０１７．５
组 织 和 自适 应 性 ，能 够 处理 不 确定 问题 ；（４）能 以无 限精 度逼 近任 意平 滑 函数 ；（５）具有较 强 的信 息综 合 能力 ，能够 同时 处理定 性和 定量信 息 。
综 合 考 虑 各 个 因 素 ，整 理 相 应 数 据 ，在 同一 变
稳定 。 关键 词 ：ＢＰ神经 网络 ；ＭＩＶ；变量 筛选 ；二 手车 评估 定价
一 、 导 言
二 手 车 是 指 在 办 理 完 登 记 手 续 到 达 国家 制 定 的 报废 标 准 之 前进 行 交 易 并转 移 所 有 权 的 汽 车①。 近年 来 ．随 着 “互联 网＋”战略 的快 速 推行 ，消 费者 通 过 二 手 车交 易 网 站 可 以选 择 的 范 围 和 空 间 不 断 扩 大 ．二 手 车市 场进 入新 的发 展 阶段②。阻碍二 手车 交 易市 场 进 一 步 发 展 最 核 心 的 问 题 就 是 二 手 车 价 格 和质 量 的 匹配 问题⑧。这也 是 行 业 内学 者研 究 的重 点 课题 。
收稿 日期 ：２０ｌ７—０２—２０ 基 金 项 目 ：云 南省 科 技 支撑 项 目“基 于 Ｗｅｂ的发 动 机质 量 测 试 与需 求 调研 管 理 信 息 系统 技 术开 发 ”（项 目编 号 ：ＫＫＳＴＪ２０１３５８０１５） 作 者 简 介 ：杨 波 （１９６９一 ），男 ，博 士研 究 生 ，高 级 工 程 师 ，主 要 研 究 方 向 ：数 据 挖 掘 和 技 术 经 济 研 究 。
鉴 于上 述 分 析 ，本 文 为 探 索 “互 联 网＋时代 ”二 手 车科 学 合 理 、贴 近 实 际 的 评估 定 价 方 法 ，提 出 了 一 种 基于 ＭＩＶ—ＢＰ的二手 车评 估定 价预测 模 型 。
二 、相 关 原 理 介 绍 ＢＰ神经 网络 。 由于 影 响二 手 车 价值 的 因素众 多 ，参 数 复 杂 ，预测 难 度 较大 ，普 通 的评 估定 价 方法 难 以综合 考 虑所 有 指 标变 化对 二 手 车价 值 的影 响 ， 所 以一 直 难 以建 立 较 为 有 效 地 二 手 车 评 估定 价模 型 。线性 回归方 法 用 于处 理 多 因素 、非线 性 的价格 评 估 问题 预 测 精度 过 低 ，误 差 较 大 ；误 差 反 向传 播 （Ｂａｃｋ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ＢＰ）神经 网络 采用 梯 度搜 索技 术 反 传 学 习 ，通 过 不 断 调 整 连 接 权 值 和 阈 值 ，可 以得 到较 好 的预测 精度 。ＢＰ神 经 网络 拓扑 结构 如 图 １所 示 ；其 优点 在 于 ：（１）具 有 良好 的鲁 棒 性 和 容 错性 ； （２）并 行处 理 信 息 ，计 算 速 度快 ；（３）具 有 自学 习 、自
量 范 围 的基础 上 进行 各 个 因素 的数 字 化 ，为数 学模 型 的建 立 和分 析 打下 基 础 。值 得 注意 的是 ．不 同数 据需 不 同的处 理方 法 ，具 体 如下 ：
在 欧 美 、瑞 士 、韩 日等 国家 ．均 具有 专 门资 格 的 相 关 部 门 ，根 据汽 车 市 场行 情 ，通 过质 量 综 合检 测 ， 结 合科 学 的鉴 定评 估 标 准 ，最终 确 定 二手 车 实 际销 价④。与 国外发 达 国家成 熟 市场相 比 ，我 国二手 车市 场 主要 存 在 交 易信 息 不透 明 、诚 信 机 制不 健 全 、评 估 价值 不 可 信 等 问题⑤⑥。合 理 评估 二 手 车价 值 ，提 高 客户 对 二 手 车 的信 任度 ，使 二 手 车估 价 与 交易 工 作 步 人 科 学 化 、规 范 化 的 管理 轨 道 ，有 利 于二 手 车 流通 市 场 的发展 。 目前 常见 的二手 车评 估价 值 的方 法 主要 有 重 置成 本 法 、现 行 市 价 法 、收 益 现 值 法 和 清算 价格 法⑦。重 置成 本法 基 于平 均年 限折 旧法 。并 结 合 眼 观 、手 摸 、试 驾等 过 程 ，完 全依 据 经 验来 进 行 价 值评 估⑧，具 有一 定 的片 面性 。现行 市 价法 需要 基 于公 开 活跃 的市 场 ，并 且不 易 寻 找参 考 对 象 。 收益 现值 法 较 易 受 到 人 为 主 观 和 未 来 不 可 测 因素 的影
．５
基于智能算法的“互联 网＋”时代二手车 评估定价模 型研究
杨 波 （昆 明理 工 大 学 质 量发 展 研 究 院 ，云 南 昆明 ６５００９３）
摘 要 ：“互 联 网＋”战略快 速推行 ，二手 车交 易市场 进入 新 的发 展 阶段 。本文 针对二 手车交 易 中 评估 定 价 问题 ，提 出 了基 于智 能算 法 的二手 车评估 定 价模 型 ：首先利 用 因子分 析法 探索 影 响二 手车 定 价 的重要 因素 ，然后 利 用 ＭＩＶ变 量筛 选方 法确 定神经 网络输入 变 量 ，最 后 构建 基 于 ＢＰ神经 网络 智 能算 法 的二手 车评 估定 价模 型 。实例 分 析表 明 ，所 建预 测模 型 比现有 预测模 型 预测 的更 为准 确 、