42、混合动力汽车与瓶装水营销研究洞察

混合动力汽车与瓶装水营销研究洞察

混合动力汽车购买意向研究

在环保意识日益增强的当下,混合动力汽车的市场需求有望大幅增长。为了深入了解消费者购买混合动力汽车的决策因素,相关研究以孟加拉国消费者为对象展开。

研究运用扩展的统一技术接受和使用理论(UTAUT2)模型作为基础,并结合当前背景增加了一些构建因素。研究选取孟加拉国的混合动力汽车实际用户作为目标群体,从达卡市便利选取了300名受访者进行数据收集。

研究涉及的变量包括绩效期望、社会影响、环境关注、价格价值、享乐动机、便利条件、健康益处和购买行为意向等。以下是各变量的具体测量内容:
| 变量 | 测量内容 |
| — | — |
| 绩效期望(PE) | PE1. 我发现混合动力汽车在日常生活中很有用;PE2. 使用混合动力汽车增加了我实现重要目标的机会;PE3. 使用混合动力汽车能帮助我更快地完成事情;PE4. 使用混合动力汽车,维护成本会降低;PE5. 混合动力汽车能显著提高我的生活水平;RS5. 我认为销售人员在购买混合动力汽车中起着至关重要的作用 |
| 便利条件(FC) | FC1. 我有驾驶混合动力汽车所需的资源;FC2. 我有驾驶混合动力汽车所需的知识;FC3. 混合动力汽车与我使用的其他技术兼容;FC4. 当我使用混合动力汽车遇到困难时,我能从他人那里得到帮助;FC5. 我认为混合动力汽车与我寻找节能知识的偏好充分兼容 |
| 社会影响(SI) | SI1. 对我重要的人认为我应该使用混合动力汽车;SI2. 影响我行为的人认为我应该使用混合动力汽车;SI3. 我看重其意见的人更希望我使用混合动力汽车;SI4. 我的家人和朋友支持我使用混合动力汽车的决定;SI5.

【创新、复现】基于蜣螂优化算法的无线传感器网络覆盖优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于蜣螂优化算法(DBO)的无线传感器网络(WSN)覆盖优化展开研究,提出了一种创新且可复现的优化方法。通过Matlab代码实现,详细展示了如何利用蜣螂优化算法解决WSN中传感器节点部署的覆盖问题,旨在提升网络覆盖率、延长网络生命周期并优化资源利用。文中不仅介绍了蜣螂优化算法的基本原理及其在全局搜索局部开发之间的平衡机制,还结合无线传感器网络的覆盖模型进行建模仿真,验证了该算法相较于传统优化算法在收敛速度和覆盖精度方面的优越性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法背景的研究生、科研人员及从事物联网、智能优化领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于无线传感器网络中的节点部署优化,提升监测区域的覆盖质量;②作为智能优化算法在实际工程问题中应用的教学案例,帮助理解群智能算法的设计实现;③为相关领域科研人员提供可复现的代码基础,支持进一步算法改进对比实验。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注目标函数构建、覆盖模型设计及算法参数设置部分,同时可通过调整网络规模参数进行仿真实验,加深对算法性能的理解。
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