2023.4电脑编程技巧与维护1概述1.1二手车发展现状随着经济的不断发展，人们的消费观念也在发生变化，二手车被越来越多的消费者接受。国内的二手车市场正在经历一个黄金时代，有着巨大的增长潜力，未来需要升级供应链信息系统、智能定价系统，优化运营效率和控制成本，进一步释放二手车的消费潜力。1.2二手车价格评估方法目前，二手车价格评估常用的方法有4种即重置成本法、收益现值法、当前市场价格法和清算法。这些传统的价格评估方法在不同的场合为价格评估提供了较好的思路与依据，随着市场不断发展和壮大，这些方法也需要相应的更新、调整。现在的二手车市场覆盖范围广，不同地区的二手车市场发展状况也各不相同。另外，随着互联网的发展，越来越多的二手车交易由线下转换成线上购买模式，一些二手车互联网交易平台应运而生。因此，亟需一个科学评估价格、适用范围广、效率高并且人力成本低的自动估价模型，实现互联网交易系统的量化评估。1.3二手车评估与决策系统研究现状目前，国内外学者对二手车价格评价方法的研究主要分为两类：（1）改进传统的4种二手车价格评价方法；（2）利用BP神经网络、随机森林等机器学习方法，或线性回归、非线性回归等对二手车数据进行研究。屠卫星认为，对于成熟的二手车市场，目前的市场价格方法使用简单。然而，由于一些国家或地区的二手车市场不成熟，目前的市场价格方法在不同地区二手车评估中的适用性仍有待验证[1]。Peerun收集了来自不同来源的200辆二手车的数据，并将这些数据作为4种不同车型及其学习算法的训练数据。通过比较，他发现使用支持向量机的预测效果优于使用神经网络和线性回归，郭俊利基于改进的重置成本方法设计了二手车价格评估系统。系统包括系统管理模块、二手车参数管理模块、二手车评价管理模块、评价信息查询模块、输入相关二手车基本参数信息、计算二手车折旧率、评估采购价格、评价销售价格[5]。张远森通过分析专业二手车网站和中国汽车数据资源中心的二手车交易数据，建立BP神经网络模型，预测二手车价格。与BP神经网络模型和多元回归模型的预测效果相比，它反映了BP神经网络模型在二手车价格评价中的优势[6]。陈君通过收集某二手车交易系统数据库中2016—2018年的数据，利用FP-Growth算法对二手车交易系统数据库中的车辆品牌、使用年限、车载人数、行驶里程、车辆价格、保养状况等信息进行整理、转换、对比、分析，从中发现二手车交易中的规律，挖掘用户购车和卖车的有关规律，提...
