面向可持续转型的中国新能源汽车政策组合演进与设计逻辑
这是一篇关于新能源汽车,政策组合,可持续转型的论文, 主要内容为推动传统能源体系变革是实现可持续转型的重要方向。新能源汽车作为聚焦能源消费结构优化、能源效率提升、污染排放削减等目标实现的战略性新兴产业,自萌芽以来就备受世界各国关注。我国自20世纪90年代开始探索新能源汽车产业关键技术,本世纪初凭借重大专项支持、大规模示范推广等多元化举措推动新能源汽车产业由起步走向成熟,但总体而言,我国新能源汽车产业发展仍然面临诸多困境。如何优化面向可持续转型的新能源汽车政策设计,助推我国经济社会绿色低碳转型亟待深入研究。可持续转型是一个涉及多层次、多主体、多阶段的长期演化过程,转型目标的实现需要系统化的政策设计方案。萌芽于20世纪60年代、兴起于20世纪90年代,以综合利用包括多种目标和手段在内的复杂安排为主要特征的“政策组合”为面向可持续转型的政策设计提供了新的思路。然而,从已有研究看,面向可持续转型的政策组合演进与耦合机制的探讨仍然不足,尚未形成系统化的新能源汽车政策组合设计方案,且缺乏对我国政策组合实践独特性的凝练总结。本研究基于政策组合理论,综合利用政策文本挖掘、内容分析、政策文献量化、PMC指数模型、计量经济学分析等方法,尝试回答“如何设计和优化面向可持续转型的新能源汽车政策组合”这一核心问题。首先,系统回顾新能源汽车产业、社会-技术系统可持续转型、政策组合相关研究,提炼有待拓展深化的理论空间;其次,围绕新能源汽车政策组合包含哪些元素、元素间如何搭配、核心元素的搭配依靠何种机制、效果如何等一系列子问题,建立“政策组合识别-政策组合演进-政策组合评估”的研究链条,依次开展三部分核心研究:(1)以中央和地方层面的256项政策为基础构建新能源汽车政策组合元素识别框架,并通过19项典型政策的PMC指数模型分析,从整体上考察不同阶段、不同区域我国新能源汽车政策组合元素的差异化搭配结构;(2)聚焦作为政策组合核心元素的政策目标和政策工具,以我国新能源汽车产业发展阶段划分为基础,选取新能源汽车补贴和优先权两类典型政策工具,借助政策工具编码与统计分析、政策工具组合特征测算,以动态演进视角剖析我国新能源汽车政策组合的阶段变迁规律与耦合机制;(3)聚焦政策组合的有效性问题,以“十城千辆”示范推广试点城市的新能源汽车推广应用情况为分析对象,探讨面向可持续转型的优先权政策工具对试点城市新能源汽车推广应用的影响及其与新能源汽车补贴政策的“工具-情境”组合效应,并进一步考察政策工具组合特征的影响效应。主要得到以下结论:我国新能源汽车产业发展大致经历了战略引导、技术突破、示范推广、市场规范和智能转型五个阶段,五个阶段的变迁蕴含着“过程逻辑与结果逻辑”“时间逻辑与空间逻辑”两对逻辑关系相互交织的政策组合设计逻辑。第一,过程逻辑回答了新能源汽车政策组合包含哪些元素、元素间如何搭配、核心元素的搭配依靠何种机制的问题:政策组合理念贯穿我国新能源汽车产业发展不同阶段的政策设计,各阶段均实现了政策目标、政策工具、政策主客体、政策领域等元素的搭配,但存在显著阶段与区域差异,且政策组合“漂移”“整合”以及政策工具间的多元“互补”关系构成了我国新能源汽车政策组合的时间逻辑,多元治理层级塑造了政策组合的空间逻辑;第二,结果逻辑回答了新能源汽车政策组合效果如何的问题:作为新能源汽车政策设计中一类面向可持续转型的独特政策工具,优先权政策工具能够显著促进新能源汽车推广应用,但不同补贴情境会影响优先权政策工具的效果,并呈现出政策“工具-情境”组合效应。从“十城千辆”示范推广试点行动启动以来的10年变迁看,政策工具使用类型丰富、工具间强度较为均衡,但政策工具间的协同性仍不强。在面向可持续转型的政策组合设计中,一方面需要识别有效的政策组合元素、元素搭配模式以及不同搭配模式的潜在风险;另一方面需要充分考虑政策情境的动态演进及区域或治理层级的差异。同时,可引入强有力的优先权政策工具,为可持续转型目标的实现提供“稳定”政策支持;对标政策目标,动态统筹各类政策工具的选择与使用,保证政策工具组合的综合性、一致性和均衡性。本研究的贡献主要包括两方面:第一,通过新能源汽车政策组合元素识别框架的构建、新能源汽车产业发展不同阶段及不同区域典型政策工具与政策目标的动态耦合机制分析、新能源汽车政策“工具-情境”组合效应的定量检验,进一步丰富了政策组合相关研究,为政策组合设计提供了系统化的方法指南。第二,系统回答“我国新能源汽车政策组合元素的整体搭配结构如何”“我国新能源汽车政策组合在不同阶段和不同区域呈现哪些差异化的特点”“在推动可持续转型的过程中,新能源汽车政策组合的效果如何”等问题,为优化我国新能源汽车政策设计、推进我国经济社会绿色低碳转型提供了决策参考。
基于.NET的新能源汽车信息服务系统的设计与实现
这是一篇关于ASP .NET,SQLServer,新能源汽车,信息服务系统的论文, 主要内容为随着环保意识的加强与科技的进步,新能源汽车正刮着前所未有的大风暴,新能源汽车逐步地走进人们的生活中。随着日益增长的生产量和销售量,新能源汽车的保有量直线上升,人们正面临着海量的新能源汽车信息数据,这使得汽车信息服务将是社会信息化的一个重要组成部分。而目前人们对于新能源汽车数据的使用还停留在Excel的手工分析层面,存在极低的工作效率以及较高的犯错率。面对日益庞大的数据量和繁杂的业务量,迫切地需要一个系统来自动化地提供这些服务。本文主要研究新能源汽车信息服务系统的设计与实现,基于B/S架构,并使用C#语言实现了系统后台,采用SQL Server 2008作为系统数据库,采用BootStrap3、JQuery实现了系统的前端展示。本系统主要分为以下四个部分:批量数据导入与导出、多条件查询分析、产销量统计分析、权限管理等功能。批量数据导入与导出主要是实现通过Excel表格批量导入和导出新能源汽车车辆信息、产量信息等;多条件查询分析主要是实现了能通过多个参数组合查找符合条件的车辆或零部件或企业;产销量统计分析能通过多个维度对产量销量进行分析与决策支持;并且还实现了细粒度的权限管理。最本文最后还进行了系统测试,保证了系统的质量与稳定。本文将信息管理与信息服务结合到了新能源汽车信息服务系统中,实现了让繁杂的数据处理活动变得简单化,高效化,扩大了汽车信息服务的范围。对于公司单位而言节省了大量了人力劳动成本,减少了不必要的财务支出,提高了整体工作效率与营业业绩。
基于MAS的新能源汽车销量组合预测研究
这是一篇关于新能源汽车,组合预测,JADE,MAS的论文, 主要内容为随着全球新能源汽车发展进入爆发期,越来越多的新能源汽车企业意识到销量预测的重要性,对销量进行正确预测不但能帮助企业降低生产线的闲置率,合理规划产能满足市场对热销车型的需求,更能帮助企业降本增效,增强响应市场的速度,保持整个企业管理的竞争力。本文通过分析新能源汽车销量预测的几个重要问题,发现在以往的研究中模型的构建以单一算法为主,难以兼顾预测的准确性和稳健性。此外,发现预测人员需要掌握模型构建流程和编译工具,预测工具对使用者的适用范围有限。针对上述问题,本文以设计一种销量预报准确且稳定,而且使用方便的预测支持系统为目标,重点研究基于MAS(Multi-Agent System)的体系结构,搭建新能源汽车销量组合预测系统模型,具体研究工作如下:(1)整理数据。分析影响因素,确定数据采集来源,对原始数据进行噪声处理,并使用Person相关系数、距离相关系数与随机森林验证相结合的方式筛选最优特征集,为后续模型的训练进行数据准备。(2)建立预测方法库。预测算法需要根据数据量大小有针对性地进行选择,数据量较大时选择深度学习更加高效,反之则传统机器学习算法更可取。为此,针对新能源汽车历史销量数据少的特点,本文采用的算法包括:ARIMA、Kalmen、BP神经网络和GBDT,首先对四类算法的原理和建模流程进行分析梳理,然后通过仿真预测证明算法的有效性,最后通过反复训练验证模型的最佳参数。(3)组合预测结果。将四种预测模型进行串联组合,利用平均绝对百分误差、均方根误差以及判定系数评测出最优组合策略。(4)基于MAS技术,实现多Agent新能源汽车销量组合预测系统。基于任务分解思想将组合预测工作分解成数据处理、预测和组合三个子任务,封装进设定了不同目标的Agent,在JADE平台上建立多Agent之间的通讯模型,通过消息传递共同完成预测任务。本文的研究得出以下结论:经过仿真预报车主之家网站上几款热销新能源车型的月销量,证明了多Agent组合预测系统模型的误差稳定在百分之十左右,而且该系统模型可以针对不同车企的需求进行优化升级,在很大程度上简化需求者的预测流程。
基于MAS的新能源汽车销量组合预测研究
这是一篇关于新能源汽车,组合预测,JADE,MAS的论文, 主要内容为随着全球新能源汽车发展进入爆发期,越来越多的新能源汽车企业意识到销量预测的重要性,对销量进行正确预测不但能帮助企业降低生产线的闲置率,合理规划产能满足市场对热销车型的需求,更能帮助企业降本增效,增强响应市场的速度,保持整个企业管理的竞争力。本文通过分析新能源汽车销量预测的几个重要问题,发现在以往的研究中模型的构建以单一算法为主,难以兼顾预测的准确性和稳健性。此外,发现预测人员需要掌握模型构建流程和编译工具,预测工具对使用者的适用范围有限。针对上述问题,本文以设计一种销量预报准确且稳定,而且使用方便的预测支持系统为目标,重点研究基于MAS(Multi-Agent System)的体系结构,搭建新能源汽车销量组合预测系统模型,具体研究工作如下:(1)整理数据。分析影响因素,确定数据采集来源,对原始数据进行噪声处理,并使用Person相关系数、距离相关系数与随机森林验证相结合的方式筛选最优特征集,为后续模型的训练进行数据准备。(2)建立预测方法库。预测算法需要根据数据量大小有针对性地进行选择,数据量较大时选择深度学习更加高效,反之则传统机器学习算法更可取。为此,针对新能源汽车历史销量数据少的特点,本文采用的算法包括:ARIMA、Kalmen、BP神经网络和GBDT,首先对四类算法的原理和建模流程进行分析梳理,然后通过仿真预测证明算法的有效性,最后通过反复训练验证模型的最佳参数。(3)组合预测结果。将四种预测模型进行串联组合,利用平均绝对百分误差、均方根误差以及判定系数评测出最优组合策略。(4)基于MAS技术,实现多Agent新能源汽车销量组合预测系统。基于任务分解思想将组合预测工作分解成数据处理、预测和组合三个子任务,封装进设定了不同目标的Agent,在JADE平台上建立多Agent之间的通讯模型,通过消息传递共同完成预测任务。本文的研究得出以下结论:经过仿真预报车主之家网站上几款热销新能源车型的月销量,证明了多Agent组合预测系统模型的误差稳定在百分之十左右,而且该系统模型可以针对不同车企的需求进行优化升级,在很大程度上简化需求者的预测流程。
新能源汽车售后质量管理系统设计与实现
这是一篇关于新能源汽车,售后质量管理,质量改进,信息系统的论文, 主要内容为新能源汽车售后质量管理是新能源汽车使用阶段质量保证的关键手段,是新能源汽车全生命周期质量管理的重要组成环节。研究开发符合新能源汽车制造企业需求的售后质量管理系统,对其快速从售后质量信息中识别质量问题,及时进行质量改进,从而提升新能源汽车质量具有重要意义。本文首先分析了新能源汽车售后质量管理存在的问题,给出了新能源汽车售后质量管理系统的相关需求,整理了一套符合新能源汽车售后质量管理的业务流程,制定了新能源汽车售后质量管理系统的总体设计方案。其次,为解决新能源汽车制造企业在确定质量改进优先级过程中存在的问题,建立了一套基于维修成本、顾客抱怨等因素的质量改进优先级评价指标体系,并在此基础上,提出了基于灰色关联和TOPSIS的多属性决策模型,并根据该决策模型所计算的相对贴近度,获得质量问题的改进优先级,在有限的资源前提下,帮助企业选择关键质量问题进行质量改进。最后,采用C/S架构,以C#为编程语言,以Visual Studio 2017为开发工具,以Oracle为后台数据库,对新能源汽车售后质量管理系统进行了开发与实现。该系统已在企业上线运行,并取得了良好的效果,提升了企业售后质量管理水平及产品质量。
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