基于我国机动车登记制度的车辆存活曲线模型优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于我国机动车登记制度的车辆存活曲线模型优化方法，该方法包括：在威布尔分布存活曲线模型基础上，利用我国机动车登记制度对单车进行全生命周期记录的特点，建立曲线模型的特征参数新车增长量n0,j(k)、报废量si,j(k+i)的直接标定方法，从而优化适用于我国国情的车辆存活曲线模型。与现有技术相比，本发明专利技术的优点在于充分利用了我国机动车登记制度业务数据对单车进行全生命周期记录的数据特点，实现对车辆存活规律特征参数的准确获取，与已有的间接标定方法相比，本发明专利技术具有更高的可靠性；由于发明专利技术所涉及的业务数据时间跨度包含我国机动车污染防治工作的实施前后阶段，因此本优化模型可反映车辆管控措施对车辆存活曲线的影响。

【技术实现步骤摘要】
基于我国机动车登记制度的车辆存活曲线模型优化方法
本专利技术涉及模型优化技术，具体涉及一种基于我国机动车登记制度的车辆存活曲线模型优化方法。
技术介绍
车辆存活规律是车辆安全和排放性能评估、报废政策制定的重要基础，掌握当前车辆存活规律，是宏观机动车污染管控的基础工作。通常以威布尔概率分布表示的存活曲线模型来描述车辆存活规律，车辆存活曲线是指车辆随车龄的存活概率变化曲线，可直观反映车辆存活规律。该模型的关键输入参数包括：各车型在各车龄/年份的新车增长量、各车型在各车龄/年份的报废量。当前研究受限于不完整、不统一的历史数据，对模型的两个关键输入参数的标定采用了替代、反推等间接方法，误差较大；另一方面，由于国内相关研究的数据多统计于2010年之前，而我国近二十年来在机动车污染防治过程中采取了一系列措施，加快对老旧、高排放车辆的淘汰，改变了我国车辆的存活规律特征，使存活曲线模型的输入参数发生改变。当前因我国交通运输体系的管理制度不断完善，形成了成熟的机动车业务信息登记制度和丰富的历史数据，为我国车辆存活规律研究中的关键输入参数标定提供了优化方法的数据基础。因此，当下对我国车辆存活规律的研究具有实际意义。机动车存活曲线的确定需要多年的数据积累。西方发达国家汽车工业起步较早，在二战之后就经历了汽车报废量迅速提高的阶段，进行了较多汽车存活规律方面的研究。存活曲线的早期研究主要集中在对研究区域车辆生存和淘汰规律特征，以存活曲线的获取方法、拟合方法和特征分析为主要关注点。1995年，Zachariadis等使用威布尔分布模拟了机动车的存活率。De通过对四种存活率分布拟合效果的对比，指出威布尔分布拟合效果优于指数模型拟合效果，其中，以符合伽马异构分布的威布尔分布拟合效果最优。Chen等以威布尔分布为前提，构建了基于少量观测数据的存活曲线推演方法。目前，许多研究将车辆存活曲线作为重要基础研究，对研究区域未来场景的车队技术水平进行预测，从而用于支撑车辆置换或报废决策、减排效果评估和能源政策实施效果评估，在此基础上构建了多种能源消耗或环境影响计算评估模型。Chen等从国家报废政策决策及居民个人车辆置换选择为研究目的，以伊利诺伊斯州杜培基县的车队情况构建了不同燃料类型车辆的存活特征曲线；Alam等将存活曲线应用于对爱尔兰2015～2035年车队技术水平分布和各车型销量的预测，并与排放测算模型相结合，从而用于模拟评估多种温室气体减排政策的成效。我国在车辆存活规律的数据积累和研究进展仍处于起步阶段，由于基础数据缺失，无法对车辆进行全生命周期监测，对存活曲线模型的关键输入参数获取采用了不同间接方法，如反推法、替代法等。例如，杨方等以北京市1995年为例，由统计调查的车龄分布，结合统计年鉴的保有量、北京市车管所的北京市1997～2002年车辆报废数反推各年份的新增车辆数(反推法)，得到北京市大客车、小客车的存活曲线；中国汽车技术研究中心由中国汽车工业协会2001～2010年的货车以及各细分车型的销量作为新车量(替代法)，来自中国公安部的2001～2010年货车及各细分车型的保有量、2010年货车及各细分车型的车龄分布情况反推各车龄报废量(反推法)，从而构建存活曲线。这些研究反映了我国1990～2010年部分车型或部分城市的本地车辆存活规律，对于车龄分布估算、安全性能与环境影响评估起到一定研究支撑作用。但由于其数据来源不统一、不完善，不同数据来源对于车型的分类方法的差异、替代或推算数据与真实情况的差异等，将影响模型结果的可靠性。此外，我国在2009年开始颁布以《汽车以旧换新实施方法》为代表的一系列激励措施，改变了车辆的存活特征，而国内关于存活曲线研究的数据绝大多数统计于2010年之前，缺少在大气污染防止政策大力推行后的研究结论。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术旨在提供一种基于我国机动车登记制度的车辆存活曲线模型优化方法，以较准确地反映车辆存活的情况，为宏观机动车污染管控提供基础参考。过去由于基础数据不足，不同研究采用了多种替代或推算方法，例如以《中国汽车工业年鉴》公布的销售数据替代各车型在各车龄/年份的新车增长量n0,j(k)，以我国现行的报废政策推算各车型在各车龄/年份的报废量si,j(k+i)等。由于涉及不同数据来源，各数据源对于车型的分类方法的差异、替代或推算数据与真实情况的差异等，将影响车辆存活规律统计结果的可靠性。因此，本专利技术以我国机动车登记制度的业务登记信息为基础，通过追溯单车从初次登记至当前的状态，统计各车型在不同车龄的存活情况。该方法充分利用机动车业务登记信息数据库对单车进行全生命周期记录的数据特点，避免了由多源数据统计方法差异、替代或推算数据与真实情况的差异等误差。具体地，为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于我国机动车登记制度的车辆存活曲线模型优化方法，其特征在于，所述方法包括获取机动车业务登记信息，以获得新车增长量n0,j(k)和报废量si,j(k+i)；采用威布尔概率分布来构建车辆存活曲线模型，该分布表达如下：其中，表示车型j在车龄i的存活概率；bj为方程待定系数，表示失效陡度(bj＞1)；Tj为方程待定系数，表示车型j的服务寿命；k为年份；又，存活概率满足以下方程：ni,j(k+i)＝1-si,j(k+i)(3)其中，n0,j(k)新车增长量，指k年j车型新车数(车龄i＝0)；ni,j(k+i)指j车型车辆在k+i年仍正常使用的车辆数；si,j(k+i)报废量，指j车型车辆在k+i年报废的车辆数；故，公式(1)换算为：通过以上i组新车增长量n0,j(k)、报废量si,j(k+i)，依据公式(4)进行拟合，以最小二乘法迭代，确定在误差平方和最小时的分车型曲线方程的待定系数bj、Tj，建立存活曲线的数学模型。所述机动车业务登记信息包括：(1)首次注册登记时间：用于推算车龄及统计新注册车辆总数；(2)车辆状态：用于判断车辆存活情况；(3)车辆类型：用于判断车辆类型。新车增长量n0,j(k)的标定方法为：以首次注册登记时间、车辆类型两个属性为判定条件，统计各车型在各车龄(即k≤首次登记注册年份＜k+i)的首次注册登记车辆数。报废量si,j(k+i)的标定方法为：以首次注册登记时间、车辆状态及车辆类型为判定条件，统计各种车型各车龄(即k≤首次登记注册年份＜k+i)在当前的状态为注销的车辆数。本专利技术的有益效果在于：本方法在威布尔分布存活曲线模型基础上，利用我国机动车登记制度对单车进行全生命周期记录的特点，建立曲线模型的特征参数新车增长量、报废量的直接标定方法，从而优化适用于我国国情的车辆存活曲线模型。与现有技术相比，本专利技术的优点在于充分利用了我国机动车登记制度业务数据对单车进行全生命周期记录的数据特点，实现对车辆存活规律特征参数的准确获取，与已有的间接标定方法相比，本专利技术具有更高的可靠性；由于专利技术所涉及的业务数据时间跨度包含我国机动车污染防治工作的实施前后阶段，因此本优化模型可反映车辆管控措施对车辆存活曲线的影响。附图说明图1为采用本实施例提供的基于我国机动车登记制度的车辆存活曲线模型优化方法与现有技术对广东省各车型存活曲线拟合结果对比图。具体实施方式本专利技术中，车辆存活曲线是指车辆随车龄的存活概率变本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于我国机动车登记制度的车辆存活曲线模型优化方法，其特征在于，所述方法包括获取机动车业务登记信息，以获得新车增长量n0,j(k)和报废量si,j(k+i)；采用威布尔概率分布来构建车辆存活曲线模型，该分布表达如下：

【技术特征摘要】
1.一种基于我国机动车登记制度的车辆存活曲线模型优化方法，其特征在于，所述方法包括获取机动车业务登记信息，以获得新车增长量n0,j(k)和报废量si,j(k+i)；采用威布尔概率分布来构建车辆存活曲线模型，该分布表达如下：其中，表示车型j在车龄i的存活概率；bj为方程待定系数，表示失效陡度(bj＞1)；Tj为方程待定系数，表示车型j的服务寿命；k为年份；又，存活概率满足以下方程：ni,j(k+i)＝1-si,j(k+i)(3)其中，n0,j(k)新车增长量，指k年j车型新车数(车龄i＝0)；ni,j(k+i)指j车型车辆在k+i年仍正常使用的车辆数；si,j(k+i)报废量，指j车型车辆在k+i年报废的车辆数；故，公式(1)换算为：通过以上i组新车增长量n0,j(k)、报废量si,j(k+i)，依据公式(4)进行拟合，以最小二乘法迭代，确定在...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘永红，林晓芳，林颖，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东,44