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基于深度学习的二手车价格预测模型及影响分析

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运用2015～2019年中国二手车行业相关数据,基于深度学习模型,采用对比分析法、控制变量法探究我国二手车成交价格影响因素的重要性程度.结果表明,我国二手车成交量一直处于增长状态且保持较高增速;DNN模型比年限估计法及重置成本法预测的二手车成交价格精度高;新车指导价、已使用时间、已行驶距离、省份及汽车品牌重要性占比依次为67％、13.06％、9.08％、6.22％和4.64％.
Prediction Modelling of Second-Hand Car Price Based on Deep Learning and Influence Factors Analysis

李富强、彭海丽、杨熙、张文静

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工业和信息化部 装备工业发展中心,北京 100846

二手车 深度学习 DNN模型 成交价格

2021

10.3969/j.issn.2095-1469.2021.05.09

汽车工程学报
中国汽车工程研究院股份有限公司

汽车工程学报

CSTPCD
影响因子：0.35
ISSN：2095-1469
年,卷(期)：2021.11(5)
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