[发明专利]提高电动汽车购买率的优化方法和系统在审
| 申请号: | 202010019039.3 | 申请日: | 2020-01-08 |
| 公开(公告)号: | CN111222920A | 公开(公告)日: | 2020-06-02 |
| 发明(设计)人: | 焦建玲;李晶晶 | 申请(专利权)人: | 合肥工业大学 |
| 主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
| 代理公司: | 北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11542 | 代理人: | 余罡 |
| 地址: | 230009 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 提高 电动汽车 购买 优化 方法 系统 | ||
1.一种提高电动汽车购买率的优化方法,其特征在于,所述方法由计算机执行,包括以下步骤:
获取电动汽车的属性信息、消费者的属性信息和双重属性消费者网络;获取电动汽车的媒体信息;
基于所述电动汽车的属性信息、所述消费者的属性信息和所述双重属性消费者网络获取消费者购买电动汽车的决策模型;基于所述电动汽车的媒体信息获取至少两种不同的干预策略;
基于所述干预策略和所述消费者购买电动汽车的决策模型获取不同干预策略下的电动汽车购买率;
分析所述不同干预策略下的电动汽车购买率,计算不同干预策略下的电动汽车购买率和相应的财政支出,选择电动汽车购买率高且财政支出最低的干预方案为最优干预方案。
2.如权利要求1所述的提高电动汽车购买率的优化方法,其特征在于,
所述电动汽车的属性信息包括:电动汽车的续航里程、售价、电池容量和生命周期年限;
所述消费者的属性信息包括:消费者的态度倾向和消费者是否购买过电动汽车;
所述干预策略包括:补贴干预策略、电价干预策略、宣传干预策略和社交网络干预策略。
3.如权利要求1所述的提高电动汽车购买率的优化方法,其特征在于,所述的财政支出的计算方法包括:
Min(cost1,cost2,cost3,cost4)
Min(cost1,cost2,cost3,cost4)的约束条件为:
其中:
cost1表示补贴干预策略下新增单位购买率的财政支出;
表示第k种补贴干预策略下的购买补贴;
表示第k种补贴干预策略下在时期T时电动汽车购买率,表示第k种补贴干预策略下在时期T时消费者i的购买状态;
b表示初始状态中已购买电动汽车的消费者比例;
N表示网络规模;
cost2表示电价干预策略下新增单位购买率的财政支出;
第k种电价干预策略下在时期T时电动汽车购买率,表示第k种电价干预策略下在时期T时消费者i的购买状态;
表示第k种电价干预策略下的电价补贴;
cost3表示宣传干预策略下新增单位购买率的财政支出;
表示第k种宣传干预策略下在时期T时电动汽车购买率,表示第k种宣传干预策略下在时期T时消费者i的购买状态;
ak表示第k种宣传干预策略下初始状态中对电动汽车态度为积极的消费者比例;
C表示宣传干预策略令初始状态中对电动汽车态度为积极的消费者比例每增加1%政府需要支付的费用;
cost4表示社交网络干预策略下新增单位购买率的财政支出;
Kk表示第k种社交网络干预策略下初始状态中消费者与左右相邻节点连接的个数;
F社交网络干预策略令初始状态中消费者与左右相邻节点连接的个数每增加1人政府需要支付的费用;
表示第k种社交网络干预策略下在时期T时电动汽车购买率,表示第k种社交网络干预策略下在时期T时消费者i的购买状态。
4.如权利要求2所述的提高电动汽车购买率的优化方法,其特征在于,所述消费者购买电动汽车的决策模型,包括:
消费者购买电动汽车净效用模型、态度倾向转变条件模型、未购买电动汽车的消费者的电耗信息模型和购买条件模型。
5.如权利要求4所述的提高电动汽车购买率的优化方法,其特征在于,所述获取不同干预策略下的电动汽车购买率,包括:
S301、初始化每个消费者的净效用值;
S302、基于态度倾向转变条件模型和未购买电动汽车的消费者的电耗信息模型更新消费者的态度和电耗信息;
S303、重新计算消费者的净效用值,并根据购买条件模型更新决策者的采纳状态;
重复步骤S302~S303直至电动汽车购买率达到稳定状态,获取不同干预策略下的电动汽车购买率。
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