电动汽车购买数量的预测方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及数据分析领域，具体而言，涉及一种电动汽车购买数量的预测方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、目前，占主导地位的新能源汽车为电动汽车，包括纯电动汽车和可插电混合动力汽车；通过研究分析不同因素影响下电动汽车的推广发展过程，可为电动汽车发展过程中政策的制定提供参考，也可为电动汽车生产厂商提供未来市场发展趋势的展望。

2、针对新能源汽车的扩散发展，可以采用bass技术扩散模型分析新能源汽车扩散；或利用abm框架对电动汽车的扩散进行研究。除上述两种方法外，系统动力学也是研究电动汽车扩散发展的重要方法之一。

3、但是，目前对新能源汽车扩散发展的现有研究中，未考虑推广节能减排的激励因素对电动汽车扩散的影响，从而无法准确预测电动汽车的购买数量。

4、针对上述无法准确预测电动汽车的购买数量的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种电动汽车购买数量的预测方法、装置及电子设备，以至少解决无法准确预测电动汽车的购买数量的技术问题。

2、根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电动汽车购买数量的预测方法，包括：获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息，其中，所述基础扩散信息至少包括：第一年份内电动汽车的第一购买数量，和第二年份内进行电动汽车推广的激励因素，所述第一年份和所述第二年份相邻，且所述第一年份早于所述第二年份，所述激励因素至少包括：碳税、消费补贴和双积分；根据是第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素，其中，所述增长因素包括：成本因素和技术因素，所述成本因素根据所述碳税和所述消费补贴确定，所述技术因素根据所述双积分确定；将所述第二年份的所述成本因素和所述技术因素填入述预设预测模型，生成所述第二年份的目标预测模型，其中，所述预设预测模型用于表示所述成本因素和所述技术因素对相邻年份内所述电动汽车的购买数量的增长影响；使用所述目标预测模型对所述第一购买数量进行分析，预测所述第二年份内所述电动汽车的第二购买数量。

3、可选地，获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括：获取所述第一年份内的碳税，和所述第一年份内所述电动汽车的第一购买数量和目标购买量；将所述目标购买量和所述第一购买量的差值，确定为购买量差值；根据所述购买量差值与所述目标购买量的比值，确定税率增长率；根据所述第一年份的碳税和所述税率增长率，确定所述第二年份的碳税。

4、可选地，获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括：获取所述第一年份内的消费补贴；获取所述第二年份对所述消费补贴的退坡力度，其中，所述退坡力度通过补贴下降率表示；根据所述第一年份的消费补贴和所述第二年份的补贴下降率，确定所述第二年份的消费补贴。

5、可选地，获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括：获取电动汽车的生产企业的企业生产信息，其中，所述企业生产信息至少包括：多种燃油车型和多种新能源车型，每种所述燃油车型的车型产量与对应的燃油消耗量和奖励分数，以及每种所述新能源车型的车型产量与对应的积分分数；根据所述企业生产信息确定平均燃料消耗积分，和燃油达标值，其中，所述平均燃料消耗积分为车型燃油实际累计值与车型奖励分数累计值的比值，所述车型燃油累计值为多种汽车车型的车型产量与对应燃油实际消耗量的乘积之和，所述车型奖励累计值为多种汽车车型的车型产量与对应奖励分数的乘积之和，所述燃油达标值为车型燃油目标累计值与车型产量累计值的比值，所述车型燃油目标累计值为多种汽车车型的车型产量与对应燃油目标消耗量的乘积之和，所述车型产量累计值为多种汽车车型的车型产量之和，所述汽车车型包括：所述燃油车型和所述新能源车型；根据所述企业生产信息确定新能源积分，和新能源达标值，其中，所述新能源积分为多种所述新能源车型的车型产量与对应积分分数的乘积之和，所述新能源达标值为所述燃油车型的车型产量与新能源汽车积分比例要求的乘积；根据所述平均燃料消耗积分和所述燃油达标值的比较结果，以及所述新能源积分和所述新能源达标值的比较结果，确定所述双积分。

6、可选地，根据所述第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素包括：根据所述双积分确定所述电动汽车的单车积分成本，其中，所述单车积分成本受所述电动汽车的生产企业的双积分影响；根据单车生产成本与所述单车积分成本的累计值，确定单车净利润，所述单车生产成本根据单车售价、单车制造成本和单车生产补贴确定；根据多个历史相邻年份内的单车净利润，确定所述第二年份的净利润变化率，其中，所述净利润变化率为所述第一年份的单车净利润增长量与第三年份的单车净利润的比值，所述第一年份的单车净利润增长量为所述第一年份和所述第三年份的单车净利润的差值，所述第三年份和所述第一年份相邻，且所述第三年份早于所述第一年份；将所述净利润变化率与预设技术投入系数的乘积确定为所述技术因素，其中，所述预设技术投入系数用于表示所述第二年份的技术投入力度。

7、可选地，根据所述第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素包括：根据所述碳税和预设税费系数的乘积，确定税费补贴；根据所述税费补贴与消费补贴之和，确定购买所述电动汽车的节约成本；根据多个历史相邻年份内的节约成本，确定所述第二年份的成本因素，其中，所述成本因素为所述第一年份的节约成本增长量与第三年份的节约成本的比值，所述第一年份的节约成本增长量为所述第一年份和所述第三年份的节约成本的差值，所述第三年份和所述第一年份相邻，且所述第三年份早于所述第一年份。

8、可选地，使用所述目标预测模型对所述第一购买数量进行分析，预测所述第二年份内所述电动汽车的第二购买数量包括：根据所述技术因素与技术敏感系数的乘积，和所述成本因素与成本敏感系数的乘积，确定所述第二年份的数量增长系数，其中，所述技术敏感系数用于表示所述电动汽车的购买对象对所述技术因素的敏感程度，所述成本敏感系数用于表示所述电动汽车的购买对象对所述成本因素的敏感程度，所述技术敏感系数和所述成本敏感系数之和为1；根据所述数量增长系数和所述第一购买数量，确定所述第二购买数量。

9、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电动汽车购买数量的预测装置，包括：获取模块，用于获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息，其中，所述基础扩散信息至少包括：第一年份内电动汽车的第一购买数量，和第二年份内进行电动汽车推广的激励因素，所述第一年份和所述第二年份相邻，且所述第一年份早于所述第二年份，所述激励因素至少包括：碳税、消费补贴和双积分；确定模块，用于根据是第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素，其中，所述增长因素包括：成本因素和技术因素，所述成本因素根据所述碳税和所述消费补贴确定，所述技术因素根据所述双积分确定；生成模块，用于将所述第二年份的所述成本因素和所述技术因素填入述预设预测模型，生成所述第二年份的目标预测模型，其中，所述预设预测模型用于表示所述成本因素和所述技术因素对相邻年份内所述电动汽车的购买数量的增长影响；分析模块，用于使用所述目标预测模型对所述第一购买数量进行分析，预测所述第二年份内所述电动汽车的第二购买数量。

10、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质用于存储程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行上述电动汽车购买数量的预测方法。

11、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述处理器用于运行存储在所述处理器中的程序，其中，所述程序运行时执行上述电动汽车购买数量的预测方法。

12、在本发明实施例中，根据第二年份的激励因素可以确定第二年份的成本因素和技术因素，然后将第二年份的成本因素和技术因素填入预设预测模型，即可得到第二年份的目标预测模型，将第一年份的第一购买数量输入该目标预测模型进行分析，即可预测第二年份的第二购买数量，从而实现了根据激励因素、成本因素和技术因素，准确预测电动汽车的购买数量的技术效果，进而解决了无法准确预测电动汽车的购买数量技术问题。