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潜在电动汽车购买者的分类:机器学习方法( Classification of potential electric vehicle purchasers: A machine learning approach )
J Bas C Cirillo E Cherchi
在实现燃油经济性的众多途径中，采用电动汽车(EV)可能产生最大的影响。然而，现有的关于电动汽车采用的研究预测了非常不同的市场演变，这导致缺乏战略决策的坚实基础。基于人工智能的新方法工具可能会提供不同的视角。本文提出了监督机器学习(ML)技术来识别电动汽车采用中的关键因素，并比较了不同的ML方法对潜在电动汽车购买者的分类。即支持向量机、人工神经网络、深度神经网络、梯度Boosting模型、分布式随机森林和极度随机森林是利用收集到的用户对电动汽车的偏好数据进行建模的。虽然多项式核支持向量机的性能略优于其他算法，但它们都表现出相当的可预测性，这意味着鲁棒性的发现。进一步的分析提供的证据表明，只有部分信息（例如只有社会经济变量）对模型性能有显著的负面影响，几种类型变量之间的协同作用导致更高的准确性。最后，对错误分类观察的审查揭示了两个截然不同的群体，揭示了潜在购买者的特征分析对营销活动以及寻求促进电动汽车采用的公共机构可能具有的重要性。
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