2000年以来我国汽车销量分析及预测研究,8个装修补救小妙招,你觉得哪个最实用?

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8个装修补救小妙招,你觉得哪个最实用?

8个装修补救小妙招,你觉得哪个最实用?

世上很少有十全十美的事情,更别提装修这么个细致又麻烦的事儿了。很多业主都会懊恼,为什么明明够小心够思虑周到了,为什么还是有遗憾?!既然不能重新装,那能有什么补救措施么?!今天小编就给大家带来多年装修老师傅的补救心得,大家千万不要太爱我哦~

01卫生间坡度太小因为不懂装修,没有注意到卫生间地面坡度太小,造成排水困难,进而产生卫生间积水问题,甚至有臭水沟的难闻气味。补救妙招:后期购买地漏时应买内壁较深的,通水性能强;没有淋浴房,最好在淋浴器或者浴缸外挂上浴帘,避免洗澡时水四处乱溅。02卧室顶灯没有做成双控顶灯开关控制如果只安装在门旁,睡前关灯麻烦;如果只安装在床前,进门开灯也困难,非常不方便。补救妙招:可以在顶灯安装控制器,变成可遥控的,同样也有双控效果。03墙面用色杂乱年轻人总有许多新奇的想法,甚至运用大胆的混搭色。但等到装修完成了之后,才发现看起来眼花缭乱,根本不适合居住。补救妙招:最好的补救就是在软装上下功夫。家具的选择尽量偏浅色调,纯白、原木色等柔和清淡的颜色,缓和墙面的强烈视觉;墙壁上挂装饰画,尽量选择淡色、白色、灰色等冷色调。04厨房没有装搁物架厨房空间没利用好,会直接造成厨房收纳空间不足,无法收纳厨房里的调味瓶、各类铲子勺子等。厨房也越来越乱糟糟。补救妙招:利用柜体之间的缝隙、或者直接在墙面做隔板或隐藏式支架。05柜子做工粗糙很多人喜欢请木工做个吧台或者简易工作台,但限于木工技术和现场施工的难度,做起来台面线条歪斜或者板面粗糙,严重影响了美观性和实用性。补救妙招:用细砂再次打磨一遍再上清漆;木门可以让木工打磨后进行翻新刷油;用木纹贴纸缓和板面的粗糙性质。06地板起拱由于购买的地板材质问题,天气潮湿时,受热不均而膨胀起拱,有凹陷或凸起的现象,有的是四角起拱,有的是中间凹下。补救措施:如果拱变部位比较小,可以压上家具,放上凳子或者储蓄箱一类重物,等地板收缩即可。07卫生间泛潮刚装修好的卫生间外墙体未完全干透,造成返潮;卫生间墙体内侧水管往外渗水,造成墙体潮湿;卫生间使用太多而缺少排风,湿气太重。补救措施:使用卫生间专用门——塑钢门,防潮性能高。但门的颜色要和全屋格调一致,门底部安装成百叶门,易于通风;卫生间做好干湿分区,并且安装充足的排风器。08墙面有裂纹墙面因为季节、施工或者建筑本身质量等原因,出现各种裂纹。补救措施:小裂纹用装饰性墙贴或者挂画遮盖则可,大裂纹可用壁纸修饰。

2000年以来我国汽车销量分析及预测研究

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摘要:我国汽车工业经过这几十年的发展已经由当初的一个小产业成长到如今的支柱型产业,在如今我国的经济发展中起着不可忽视的作用。近几年汽车工业的快速发展也取得了一定的成果,2015年我国汽车的产量和销量创全球历史新高。面对如此大的汽车市场需求,企业为了追求更多的利益,盲目的进行产能扩充,导致许多产品过剩,造成了资源的浪费。另外,由于这些年我国汽车销量的增加,汽车保有量也因此增加,但我国的城市交通、环境保护等方面并没有跟上我国汽车产业的发展脚步,给汽车产业的持续发展带来了隐患。

未来我国汽车工业结构该如何发展是一个十分重要的问题,本文通过对影响汽车销量的因素进行分析,建立GM(1,1)模型和回归预测模型对我国汽车销量进行分析和预测,对我国未来汽车产业发展方向进行判断,为企业提供参考评估依据。

最后为促进我国汽车工业能够可持续的发展,针对影响我国汽车销量的因素提出了相应的建议和对策。

关键词 汽车销量;影响因素;GM(1,1)预测;主成分回归

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.2 相关研究现状综述-1

1.3 研究内容-2

2 灰色预测法和主成分分析的相关理论-4

2.1 灰色预测法理论基础-4

2.1.1 灰色系统理论基础及模型-4

2.1.2 GM(1,1)模型的原理-4

2.1.3 灰色关联度评价法-6

2.2 主成分分析理论-6

3 影响汽车销量主要因素-8

3.1 政府政策对销量的影响-8

3.2 环保对销量的影响-8

3.3 交通环境对销量的影响-8

3.4 油价对销量的影响-9

3.5 居民收入对销量的影响-9

3.6 新能源汽车的研究对销量的影响-9

4 中国汽车销量的描述性分析-10

4.1 中国近三年月汽车销量的描述性分析-10

4.2 中国汽车销量与美国汽车销量对比分析-10

4.3 中国各区域汽车销量对比分析-11

4.4 乘用车和商用车销量与汽车销量对比分析-12

5 汽车销量灰色预测及关联度分析-13

5.1 汽车销量的灰色预测-13

5.1.1 汽车总销量预测-13

5.1.2 乘用车销量预测-16

5.1.3 商用车销量预测-17

5.2 灰色关联度分析-18

6 基于主成分回归的我国汽车销量预测模型-20

6.1 变量的选取-20

6.2 回归分析-20

6.2.1 模型的建立-20

6.2.2 模型的多重共线性检验-21

6.2.3 主成分回归修正模型-21

6.2.4 模型检验-23

7 对策和建议-24

结论-25

致谢-26

参考文献-27