新能源汽車産業分析

通過“一庫、一網站、六模塊”,分析全網新能源汽車相關問題,為管理者提供輔助招商決策的服務。

一庫 一網站 六模塊

新能源汽車數據庫

通過大數據技術,對新能源汽車以及與之有關的産業鍊數據,進行采集并集中到新能源汽車産業分析系統,形成新能源汽車數據庫。

新能源汽車網

以網站的形式進行展示,為新能源汽車行業、企業、消費者提供全方位的新能源産業資訊,為新能源汽車産業方面的工業園區管理者提供輔助招商決策,實現快速精準招商。

六大模塊

matic币、産業概況、宏觀總覽、省市分析、産業鍊以及相關政策

系統架構

核心技術一

灰色關聯分析

灰色關聯分析的理論依據是空間理論,主要原則有四個:規範性、接近性、整體性以及偶對稱性,通過對各組方案的比較和分析來得到兩個數據行為序列(即系統數據行為序列和影響因子數據行為比較序列)的關聯度與關聯系數。

在灰色系統理論中,關聯度是一個基本概念,是對子系統之間相關性大小的一種度量。關聯度是随着因素發展走勢相似度的增大而增大的。因此,灰色關聯法可以分析各個因素之間的主要關系,并找出影響最後的目标值的關鍵因素,使預測值的準确度更高。

核心技術二

支持向量機(SVM)

主要思想為當在低維的空間中遇到線性不可分的問題時,可以運用内積函數将低維空間的信息映射到一個高維乃至無窮維的特征空間中,然後在高維空間中進行分類或者回歸訓練。因而樣本數據在高維特征空間内中進行超平面的分隔後,就有效的避免了在低維空間中進行非線性曲面的分隔計算。

使用支持向量機後得到的這些分類函數主要是以支持向量為參數的非線性函數的所有線性組合,因此函數的複雜度與支持向量的數量有關,與特征空間的維度無關。

應用案例

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