ГАЗ 278814 | г. Санкт-Петербург
Код предложения: АЛ 162349/02-20 СПБ Город: Санкт-Петербург Год выпуска: 2020 Пробег, км: 67 793 Двигатель: 2.7 / 107 л.с. / Газ/бензин Трансмиссия: МКПП Тип привода: Задний Цвет кузова: Белый Комплектность: Два ключа зажигания Состояние: Хорошее
Регион: г. Санкт-Петербург
Категория: Грузовой и комм. транспорт.
Текущая цена: 1 091 500,00 RUB
Начальная стоимость: 1 440 000,00 RUB
Общая информация:
Код предложения: АЛ 162349/02-20 СПБ
Город: Санкт-Петербург
Год выпуска: 2020
Пробег, км: 67 793
Двигатель: 2.7 /
107 л.с. /
Газ/бензин
Трансмиссия: МКПП
Тип привода: Задний
Цвет кузова: Белый
Комплектность: Два ключа зажигания
Состояние: Хорошее
ИНН: 7709378229
ОГРН: 1037700259244
Лоты организатора
Сроки уплаты покупной цены по итогам проведения торгов:
Порядок оплаты приобретаемого Имущества
Покупатель производит оплату по Договору купли-продажи в рублях на расчетный счет АО ВТБ Лизинг.
Стоимость включает НДС.
Оплата стоимости Имущества производится Покупателем в течение 5 рабочих дней с даты подписания
сторонами Договора купли-продажи, на условиях 100% предоплаты, при этом в платежном поручении в
разделе «Назначение платежа» должно быть указано: «Оплата за автомобиль _______ (марка, модель),
по договору № ____ от «__» ___ 20__ г.».
Приемка-передача Имущества осуществляется на стоянке АО ВТБ Лизинг после зачисления денежных
средств на расчетный счет АО ВТБ Лизинг.
Участвовать в торгах
Профессиональные брокеры с многолетним опытом участия в торгах бесплатно проконсультируют вас и предложат самый выгодный вариант участия в торгах.
Гарантированное участие в торгах без ЭЦП, консультирование и сопровождение на всех этапах сделки:
дистанционный осмотр имущества, помощь в составлении запроса организатору, проверка на юридическую чистоту, снятие ограничений.
Краюшкин
Игорь Александрович+7 (915) 616 04 36 [email protected]
Ливиева
Мария Игоревна+7 (915) 616 06 40 [email protected]
Коновалов
Максим Владимирович+7 (915) 616 07 21 [email protected]
Технические характеристики автомобилей для отдыха ГАЗ 4WD
ГАЗ 4WD
Полноприводные автомобили ГАЗ
Модель Бортовой автомобиль на 3/7 мест Цельнометаллический фургон на 3/7 мест Автобус 7 мест Бортовой автомобиль 3/6 мест Цельнометаллический фургон на 3/7 мест Автобус на 9/13 мест Среднетоннажный грузовик Садко NEXT
Вывести на печать
Двигатель Evotech A 275 Cummins ISF2. 
8s4129pТип двигателя бензиновый, 4-тактный, впрысковый дизельный, с турбонаддувом
и охладителем наддувочного
воздухаКоличество цилиндров и их расположение 4, рядное 4, рядное Диаметр цилиндров и ход поршня, мм 96,5х92 94х100 Рабочий объм цилиндров, л 2,69 2,8 Степень сжатия 10 16,5 Максимальная мощность, кВт (л.с.) 78,5 (106,8) 88,3 (120) при частоте вращения коленчатого вала, об/мин 400 3600 Максимальный крутящий момент, нетт, Нм (кксм) 220,5 (22,5) 270 (27,5) при частоте вращения коленчатого вала, об/мин 2350±150 1400 — 3000 Порядок работы цилиндров 1-2-4-3 1-3-4-2 Частота вращения коленчатого вала в режиме холостого хода, об/мин:
— минимальная (n min. xx)
— максимальная (n max.xx)800±50
3000750±50
4500Направление вращения коленчатого вала правое правое Перед использованием информации, размещенной на данном сайте, просим вас ознакомиться с настоящими правилами.
Посещая наш сайт и используя содержащуюся здесь информацию, вы выражаете свое согласие с данными правилами, без каких-либо ограничений и оговорок.
В разделах сайта «Клиентская служба» и «Модельный ряд» вы можете сформировать предварительные заказы и заявки на автомобили и запасные части, а также оставить свои вопросы по темам: «автомобили», «запасные части», «клиентские программы» и «гарантия, эксплуатация и сервис». Обратите внимание: вся информация, размещенная на сайте (включая цены, комплектации автомобилей и другое) не является публичной офертой и носит исключительно информационный характер.
После публикации информации в комплектации, технические характеристики, доступные цвета, стандартное оснащение и опции, во внешний вид и функции автомобилей ГАЗ могут быть внесены изменения.
В иллюстрациях на сайте могут быть изображены принадлежности и элементы дополнительной комплектации, не входящие в базовый объем поставки. За консультациями по представленному продукту рекомендуем всегда обращаться к производителю или официальному дилеру ГАЗа.
8s4129p
xx) 
В иллюстрациях на сайте могут быть изображены принадлежности и элементы дополнительной комплектации, не входящие в базовый объем поставки. За консультациями по представленному продукту рекомендуем всегда обращаться к производителю или официальному дилеру ГАЗа.Подход к глубокому обучению для точной оценки состояния заряда литий-ионных аккумуляторов с использованием модели трансформатора с самоконтролем
1. Агентство по охране окружающей среды США, О. Источники выбросов парниковых газов . https://www.epa.gov/ghgemissions/sources-greenhouse-gas-emissions.
2. Луиза М., Сильвестр Д., Фавуцца С., Сансеверино Э.Р., Зиззо Г. Как декарбонизация, цифровизация и децентрализация меняют ключевые энергетические инфраструктуры. Продлить. Поддерживать. Energy Rev. 2018; 93: 483–498. doi: 10.1016/j.rser.2018.05.068. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]
3. Тео Т., Кунце О., Тео К.С., Вонг Ю.Д. Декарбонизация городского грузового транспорта с использованием электромобилей и возможности зарядки.
Поддерживать. 2018;10:3258. doi: 10.3390/su10093258. [CrossRef] [Google Scholar]
4. Berckmans G, et al. Прогноз стоимости современных литий-ионных аккумуляторов для электромобилей до 2030 года. Энергия. 2017; 10:1–20. doi: 10.3390/en10091314. [CrossRef] [Google Scholar]
5. Илотт А.Дж., Мохаммади М., Шауэрман С.М., Гантер М.Дж., Джершоу А. Состояние заряда литий-ионного аккумулятора и обнаружение дефектов с помощью магнитно-резонансной томографии на месте. Нац. коммун. 2018;9: 1776. doi: 10.1038/s41467-018-04192-x. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
6. Schmuch R, Wagner R, Hörpel G, Placke T, Winter M. Характеристики и стоимость материалов для автомобильных аккумуляторов на основе лития. Нац. Энергия. 2018;3:267–278. doi: 10.1038/s41560-018-0107-2. [CrossRef] [Google Scholar]
7. Hannan MA, et al. На пути к улучшенной оценке состояния заряда литий-ионных аккумуляторов с использованием оптимизированных методов машинного обучения. науч.
2020; 10:4687. дои: 10.1038/s41598-020-61464-7. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
8. How DNT, Hannan MA, Lipu MSH, Ker PJ. Оценка состояния заряда литий-ионных аккумуляторов с использованием методов на основе моделей и данных: обзор. IEEE-доступ. 2019;7:136116–136136. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2942213. [CrossRef] [Google Scholar]
9. Shrivastava P, Soon TK, Idris MYIB, Mekhilef S. Обзор онлайн-оценки состояния заряда на основе модели с использованием семейства фильтров Калмана для литий-ионных аккумуляторов. Продлить. Поддерживать. Энергетическая версия 2019 г.;113:109233. doi: 10.1016/j.rser.2019.06.040. [CrossRef] [Google Scholar]
10. Флейшер К., Вааг В., Бай З. и Зауэр Д. У. Самообучающееся прогнозирование доступной мощности для литий-ионных аккумуляторов в электромобилях. в IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference , 370–375 (2012).
11. Ким В.Ю., Ли П.Ю., Ким Дж., Ким К.С. Наблюдатель на основе нелинейной модели для оценки состояния заряда литий-ионной батареи в электромобилях.
Энергии. 2019; 12:1–20. дои: 10.3390/en12010001. [CrossRef] [Google Scholar]
12. Ozcan, G. et al. Онлайн-оценка состояния заряда литий-ионных аккумуляторов с использованием регрессии гауссовского процесса. в IECON Proceedings , 998–1003 (2016).
13. Чжэн Л., Чжан Л., Чжу Дж., Ван Г., Цзян Дж. Совместная оценка состояния заряда, емкости и сопротивления литий-ионных аккумуляторов на основе высокоточной электрохимической модели. заявл. Энергия. 2016; 180:424–434. doi: 10.1016/j.apenergy.2016.08.016. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]
14. Lai X, Wang S, Ma S, Xie J, Zheng Y. Анализ чувствительности параметров и упрощение модели эквивалентной схемы для состояния заряда литий-ионных аккумуляторов. Электрохим. Акта. 2020;330:135239. doi: 10.1016/j.electacta.2019.135239. [CrossRef] [Google Scholar]
15. Выроубал П., Казда Т. Извлечение параметров модели эквивалентной схемы для литий-ионных аккумуляторов с использованием спектроскопии электрохимического импеданса.
J. Хранение энергии. 2018;15:23–31. doi: 10.1016/j.est.2017.10.019. [CrossRef] [Google Scholar]
16. Han X, Ouyang M, Lu L, Li J. Упрощение основанной на физике электрохимической модели литий-ионного аккумулятора в электромобиле. Часть II: Упрощение псевдодвумерной модели и оценка состояния заряда. J. Источники питания. 2015; 278:814–825. doi: 10.1016/j.jpowsour.2014.08.089. [CrossRef] [Google Scholar]
17. Lipu MSH, et al. Оценка состояния заряда литий-ионных аккумуляторов на основе данных: алгоритмы, факторы реализации, ограничения и будущие тенденции. Дж. Чистый. Произв. 2020;277:124110. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.124110. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]
18. Ляо Л., Кёттиг Ф. Гибридная структура, сочетающая методы, основанные на данных и моделях, для прогнозирования остаточного срока службы системы. заявл. Мягкий компьютер. Дж. 2016; 44:191–199. doi: 10.1016/j.asoc.2016.03.013. [CrossRef] [Google Scholar]
19. Deng Z, et al. Оценка состояния заряда литий-ионных аккумуляторов на основе данных на основе регрессии гауссовского процесса.
Энергия. 2020;205:118000. doi: 10.1016/j.energy.2020.118000. [CrossRef] [Google Scholar]
20. Chen J, Ouyang Q, Xu C, Su H. Дизайн наблюдателя за состоянием заряда на основе нейронной сети для литий-ионных аккумуляторов. IEEE транс. Система управления Технол. 2018;26:313–320. дои: 10.1109/ТССТ.2017.2664726. [CrossRef] [Google Scholar]
21. Альварес Антон Х.С., Гарсия Ньето П.Дж., Бланко Вьехо С., Вилан Вилан Х.А. Машины опорных векторов, используемые для оценки состояния заряда батареи. IEEE транс. Силовой электрон. 2013;28:5919–5926. doi: 10.1109/TPEL.2013.2243918. [CrossRef] [Google Scholar]
22. Lipu MSH, et al. Модель экстремальной обучающейся машины для оценки состояния заряда литий-ионной батареи с использованием алгоритма гравитационного поиска. IEEE транс. инд. заявл. 2019;55:4225–4234. дои: 10.1109/ТИА.2019.22. [CrossRef] [Google Scholar]
23. Sahinoglu GO, et al. Оценка состояния заряда батареи на основе регрессии регулярного/рекуррентного гауссовского процесса.
IEEE транс. Инд. Электрон. 2018;65:4311–4321. doi: 10.1109/TIE.2017.2764869. [CrossRef] [Google Scholar]
24. Cui D, et al. Новый интеллектуальный метод оценки состояния заряда литий-ионных аккумуляторов с использованием нейронной сети на основе дискретного вейвлет-преобразования. Энергии. 2018;11:995. doi: 10.3390/en11040995. [CrossRef] [Google Scholar]
25. Lipu MSH, et al. Оценка состояния заряда литий-ионной батареи с использованием алгоритма поиска освещения на основе рекуррентной модели нейронной сети NARX. IEEE-доступ. 2018;6:28150–28161. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2837156. [CrossRef] [Google Scholar]
26. Lipu MSH, et al. Оценка состояния заряда литий-ионных аккумуляторов: подход к оптимизации нейронной сети. Электроника. 2020;9:1546. doi: 10.3390/electronics9091546. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]
27. Zheng W, et al. Оценка состояния заряда мощной литий-ионной батареи с использованием наблюдателя скользящего режима с нечеткой логикой. Энергии.
2019;12:2491. doi: 10.3390/en12132491. [CrossRef] [Google Scholar]
28. Lipu MSH, et al. Интеллектуальные алгоритмы и стратегии управления для системы управления батареями в электромобилях: прогресс, проблемы и перспективы на будущее. Дж. Чистый. Произв. 2021;292:126044. doi: 10.1016/j.jclepro.2021.126044. [CrossRef] [Google Scholar]
29. Как DNT и др. Оценка состояния заряда литий-ионной батареи в электромобилях: подход с использованием глубокой нейронной сети. IEEE транс. инд. заявл. 2020;56:5565–5574. дои: 10.1109/ТИА.2020.3004294. [CrossRef] [Google Scholar]
30. Hannan MA, et al. Оценка SOC литий-ионных аккумуляторов с глубокой полностью сверточной сетью, оптимизированной по скорости обучения. IEEE транс. Силовой электрон. 2021; 36: 7349–7353. doi: 10.1109/TPEL.2020.3041876. [CrossRef] [Google Scholar]
31. Hannan MA, et al. Оценка состояния заряда литий-ионной батареи с использованием закрытого рекуррентного блока с политикой скорости обучения за один цикл.
IEEE транс. инд. заявл. 2021; 57: 2964–2971. doi: 10.1109/TIA.2021.3065194. [CrossRef] [Google Scholar]
32. Chemali E, Kollmeyer PJ, Preindl M, Ahmed R, Emadi A. Сети с долговременной кратковременной памятью для точной оценки состояния заряда литий-ионных аккумуляторов. IEEE транс. Инд. Электрон. 2018;65:6730–6739. doi: 10.1109/TIE.2017.2787586. [CrossRef] [Google Scholar]
33. Chemali E, Kollmeyer PJ, Preindl M, Emadi A. Оценка состояния заряда литий-ионных аккумуляторов с использованием глубоких нейронных сетей: подход к машинному обучению. J. Источники питания. 2018; 400: 242–255. doi: 10.1016/j.jpowsour.2018.06.104. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]
34. Ян Ф., Ли В., Ли К., Мяо К. Оценка состояния заряда литий-ионных аккумуляторов на основе рекуррентной нейронной сети со стробированием. Энергия. 2019;175:66–75. doi: 10.1016/j.energy.2019.03.059. [CrossRef] [Google Scholar]
35. Huang Z, Yang F, Xu F, Song X, Tsui K-L. Сверточная вентилируемая рекуррентная единично-рекуррентная нейронная сеть для оценки состояния заряда литий-ионных аккумуляторов.
IEEE-доступ. 2019;7:93139–93149. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2928037. [CrossRef] [Академия Google]
36. Zhang Z, et al. Усовершенствованный метод рекуррентных блоков с двунаправленным стробированием для точной оценки состояния заряда. IEEE-доступ. 2021; 9: 11252–11263. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3049944. [CrossRef] [Google Scholar]
37. Xiao B, Liu Y, Xiao B. Подход к точной оценке состояния заряда литий-ионных аккумуляторов с помощью вентилируемого рекуррентного блока с ансамблевым оптимизатором. IEEE-доступ. 2019;7:54192–54202. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2913078. [CrossRef] [Google Scholar]
38. Песня X, Ян Ф, Ван Д, Цуй К.Л. Комбинированная сеть CNN-LSTM для оценки состояния заряда литий-ионных аккумуляторов. IEEE-доступ. 2019;7:88894–88902. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2926517. [CrossRef] [Google Scholar]
39. Holmberg OG, et al. Прогнозирование толщины сетчатки с самоконтролем позволяет проводить глубокое обучение на основе немаркированных данных, чтобы улучшить классификацию диабетической ретинопатии.
Нац. Мах. Интел. 2020;2:719–726. doi: 10.1038/s42256-020-00247-1. [CrossRef] [Google Scholar]
40. Бхаттачарджи А., Верма А., Мишра С., Саха Т.К. Оценка состояния заряда аккумуляторов xEV с использованием одномерных сверточных нейронных сетей и трансферного обучения. IEEE транс. Вех. Технол. 2021;70:3123–3135. дои: 10.1109/ТВТ.2021.3064287. [CrossRef] [Google Scholar]
41. Ren X, Liu S, Yu X, Dong X. Метод оценки состояния заряда литий-ионных аккумуляторов на основе PSO-LSTM. Энергия. 2021;234:121236. doi: 10.1016/j.energy.2021.121236. [CrossRef] [Google Scholar]
42. Li S, et al. Оценка состояния заряда литий-ионных аккумуляторов в процессе их деградации на основе рекуррентной нейронной сети. Энергии. 2021;14:306. doi: 10.3390/en14020306. [CrossRef] [Google Scholar]
43. Bazi Y, Bashmal L, Al Rahhal MM, Al Dayil R, Al Ajlan N. Преобразователи зрения для классификации изображений дистанционного зондирования. Remote Sens. 2021; 13:1–20. дои: 10.3390/rs13030516.
[CrossRef] [Google Scholar]
44. Popel M, et al. Преобразование машинного перевода: система глубокого обучения достигает качества перевода новостей, сравнимого с человеческими профессионалами. Нац. коммун. 2020; 11:1–15. doi: 10.1038/s41467-020-18073-9. [PMC free article] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
45. Тетко И.В., Карпов П., Ван Деурсен Р., Годин Г. Современные модели дополненного НЛП-преобразователя для прямого и одноэтапного ретросинтеза . Нац. коммун. 2020; 11:1–11. doi: 10.1038/s41467-020-19266-й. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
46. Eun D, et al. Повышение качества изображения сжатой магнитно-резонансной томографии стенки сосуда на основе глубокого обучения: сравнение самоконтролируемого и неконтролируемого подходов. науч. Отчет 2020; 10: 1–17. doi: 10.1038/s41598-019-56847-4. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
47. He, K., Zhang, X., Ren, S. & Sun, J. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений.
в материалах Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 770–778 (2016).
48. Вейманн К., Конрад ТОФ. Перенос обучения для классификации ЭКГ. науч. Отчет 2021; 11: 1–12. doi: 10.1038/s41598-021-84374-8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
49. Ismail Fawaz H, et al. InceptionTime: Поиск AlexNet для классификации временных рядов. Данные мин. Знай. Дисков. 2020; 34: 1936–1962. doi: 10.1007/s10618-020-00710-y. [CrossRef] [Google Scholar]
50. Ван, З., Ян, В. и Оутс, Т. Классификация временных рядов с нуля с помощью глубоких нейронных сетей: надежная основа. в Международная объединенная конференция по нейронным сетям 1578–1585 (2017).
51. Цзяо М., Ван Д., Цю Дж. Алгоритм оптимизации импульса на основе GRU-RNN для оценки SOC. J. Источники питания. 2020;459:228051. doi: 10.1016/j.jpowsour.2020.228051. [CrossRef] [Google Scholar]
52. Wei M, Ye M, Li JB, Wang Q, Xu X.
Оценка состояния заряда литий-ионных аккумуляторов с использованием нейронных сетей LSTM и NARX. IEEE-доступ. 2020;8:189236–189245. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3031340. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]
53. Wu J, Li T, Zhang H, Lei Y, Zhou G. Исследования по моделированию и оценке SOC литий-железо-фосфатной батареи при низкой температуре. Энергетическая процедура. 2018; 1: 556–561. doi: 10.1016/j.egypro.2018.09.210. [CrossRef] [Google Scholar]
54. Vidal, C. et al. Надежная схема оценки состояния заряда батареи xEV с использованием глубокой нейронной сети с прямой связью. SAE Тех. Пап. (2020).
55. Гудфеллоу И., Бенжио Ю., Курвиль А. Глубокое обучение. Массачусетский технологический институт Пресс; 2020. [Google Академия]
56. Васвани А. и др. Внимание — это все, что вам нужно. Доп. Нейронная инф. Процесс. Сист. 2017; 1:5999–6009. [Google Scholar]
57. Зервеас Г., Джаяраман С., Патель Д., Бхамидипати А., Эйкхофф К. Платформа на основе преобразователя для обучения многомерному представлению временных рядов.
Спрингер; 2020. [Google Scholar]
58. Геринг Дж., Аули М., Грангье Д., Ярац Д., Дофин Ю.Н. Сверточная последовательность для обучения последовательности. Междунар. конф. Мах. Учиться. 2017;3:2029–2042. [Академия Google]
59. Карон М., Бояновски П., Майрал Дж., Джоулин А. Неконтролируемое предварительное обучение функций изображения на некурируемых данных. проц. IEEE Междунар. конф. вычисл. Вис. 2019; 2019: 2959–2968. [Google Scholar]
60. Ли З., Лю К., Арора С. Согласование современного глубокого обучения с традиционным анализом оптимизации: внутренняя скорость обучения. Спрингер; 2020. [Google Scholar]
61. Смит Л.Н. Циклические скорости обучения для обучения нейронных сетей. Зимняя конференция IEEE. заявл. вычисл. Вис. 2015; 1: 464–472. [Google Академия]
62. Liu L, et al. Об дисперсии скорости адаптивного обучения и не только. Спрингер; 2019. [Google Scholar]
63. Zhang MR, Lucas J, Hinton G, Ba J. Lookahead Optimizer: k шагов вперед, 1 шаг назад.
Доп. Нейронная инф. Процесс. Сист. 2019; 32:1–10. [Google Scholar]
64. Valeri JA, et al. Фреймворки глубокого обучения «последовательность-функция» для инженерных риборегуляторов. Нац. коммун. 2020; 11:1–14. doi: 10.1038/s41467-020-18676-2. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
65. Чжан П., Ян Л., Ли Д. EfficientNet-B4-Ranger: новый метод распознавания болезней огурцов в теплицах в сложной природной среде. вычисл. Электрон. Агр. 2020;176:105652. doi: 10.1016/j.compag.2020.105652. [CrossRef] [Google Scholar]
66. Bao, Y. et al. Распознавание именованных объектов в области проектирования самолетов на основе глубокого обучения. в Конспекты лекций по информатике (включая подсерию Конспекты лекций по искусственному интеллекту и Конспекты лекций по биоинформатике) том. 12432 LNCS 333–340 (Springer, 2020).
67. Лощилов И. и Хаттер Ф. SGDR: Стохастический градиентный спуск с теплыми перезапусками. в Международная конференция по образовательным представлениям 1–6 (2016).
68. Пашке А. и др. PyTorch: императивный стиль, высокопроизводительная библиотека глубокого обучения. Доп. Нейронная инф. Процесс. Сист. 2019; 32:1–10. [Google Scholar]
69. Торрес Дж. Ф., Хаджут Д., Себаа А., Мартинес-Альварес Ф., Тронкосо А. Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов: обзор. Большие данные. 2021;9: 3–21. doi: 10.1089/big.2020.0159. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]
8514 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 77055 | MLS# 59
2
ПРОДАНО 17 МАРТА 2023
Планы этажей
Просмотр улиц
Просмотреть все 33 фотографии
Об этом Дом
Факты о доме
СтатусПродано
Тип недвижимостиОдносемейный
Год постройки2023
StyleTraditional
CommunityRidgecrest Add Sec 02
Размер участка 7 200 кв. футов
MLS#59
2
Информация о ценах
Redfin Estimate
$975,703Цена за квадратный фут $250
Комиссия агента покупателя 9000 5 3%
Просмотр улиц Маршруты 2122 долл.
США в месяц
Парковка
- Гараж: Пристроенный, тандемный
- Количество мест в гараже: 3
Парковка и гараж
Интерьер
- 2 спальни внизу, ванная комната, главная спальня на 1 этаже, гардеробная
Информация о спальне
- Количество номеров: 7 Библиотека, жилая зона — 1-й этаж, подсобное помещение в доме
Элементы интерьера
- Одноместная духовка
- Газовая плита
Оборудование
- Соединения для электросушилки, соединения для стиральной машины
Информация о прачечной
- Размеры: 14 x 16
- Тип комнаты: Главная спальня
- Расположение: 1-й этаж
Информация о комнате 1
- Размеры: 12 x 12
- Тип номера: Спальня
- Расположение: 1-й Этаж
Информация о комнате 2
- Размеры: 12 x 15
- Тип комнаты: Спальня
- Расположение: 2 этаж
Комната 3 Информация
- Тип номера: Спальня
- Расположение: 2-й этаж
Комната 4 Информация
90 219 Размеры: 12 х 12- Размеры: 18 x 17
- Тип номера: Семейный
- Расположение: 1-й этаж 9022 0
Комната 5 Информация
- Размеры: 12 x 11
- Тип комнаты: Кабинет/Библиотека
- Расположение: 1-й этаж
Комната 6 Информация
- Размеры: 19 x 15
- Тип комнаты: Игровая
- Расположение: 2-й этаж
Комната 7 Информация
Внешний вид
- Номер секции: 02
- Юридическое описание лота: LT 225 BLK 3 RIDGECREST SEC 2
- Поверхность улицы: Бетон, Бордюры
- Описание лота: Лот подразделения
Информация о лоте
Финансовый
- Идентификационный номер налогоплательщика: 076-225-003-0225
- Сумма налога: 4 785 долларов США
- Налоговый год: 2021
- Общая налоговая ставка (%): 2,4415
Налоговая информация
Местоположение
- Школьный округ: Spring Branch
- Начальная школа: RIDGECREST ELEMENTARY SCHOOL (SPRING BRANCH)
- Средняя школа: LANDRUM MIDDLE SCHOOL
- Средняя школа: NORTHBROOK HIGH SCHOOL
Информация о школе
- Вознаграждение агенту по закупкам: 3%
- Субагент по компенсации: 0%
- Отказ от ответственности за компенсацию: Компенсационное предложение делается только участникам MLS, где листинг подан
- Исключительное право на продажу/аренду
Листинговая информация
- Тип жилья: отдельно стоящее
Информация о доме
Информация о собственности предоставлена HARMLS, когда последний раз вносилась в список в 2022 году.
Эти данные могут не совпадать с общедоступными записями. Узнать больше.
- История продаж
- Налоговая история
- Публичные факты
- Зонирование
Краткий обзор зонирования
Землепользование
8514 Highcrest Dr имеет особое зонирование.
Цена продажи дома Непогашенная ипотекаПродажа через традиционного агентаПродажа через агента Redfin
+14 636 долл. США
Общая выручка от продажи
907 856 долл. США 922 491 долл. США 9 0002 Комиссия агента продавца 3% (29 271 долл. США) 1,5% (14 636 долл. США)Агент с полным спектром услуг
Премиум-размещение на Redfin
Бесплатные профессиональные фотографии
Бесплатное 3D-прохождение
Комиссия агента покупателя
$29 271 $29 271Акцизный налог
$5 464 $5 464Страхование титула
$2 211 $2 211Плата за условное депонирование
$702 $702 Разное.
Сборы
Сводный рейтинг GreatSchools
Данные о школах предоставлены некоммерческой организацией GreatSchools. Redfin рекомендует покупателям и арендаторам использовать информацию и рейтинги GreatSchools в качестве первого шага, а также провести собственное расследование, чтобы определить желаемые школы или школьные округа, в том числе связавшись с самими школами и посетив их. Redfin не подтверждает и не гарантирует эту информацию. Границы школьных услуг предназначены только для справки; они могут измениться, и их точность не гарантируется. Чтобы проверить право на зачисление в школу, свяжитесь напрямую со школьным округом.
80 / 100
Очень удобный для ходьбы
Walk Score®
36 / 100
Some Transit
Transit Score®
63 / 100
Bikeable
Bike Score®
О климатических рисках
Большинство домов имеют некоторый риск стихийных бедствий и могут пострадать от изменения климата из-за повышения температуры и уровня моря.
Данные о климатических рисках предоставляются только в информационных целях. Если у вас есть вопросы или отзывы об этих данных, обратитесь за помощью на Riskfactor.com и Climatecheck.com.
Redfin не подтверждает и не гарантирует эту информацию. Предоставляя эту информацию, Redfin и ее агенты не дают советов или рекомендаций по рискам наводнений, страхованию от наводнений или другим климатическим рискам. Redfin настоятельно рекомендует потребителям самостоятельно исследовать климатические риски недвижимости для собственного удовлетворения.
Продажи домов на одну семью (последние 30 дней)
Тенденции в отношении домов на одну семью на северо-западе Хьюстона
Дома на одну семью Все типы домов Дома на одну семьюТаунхаусыКондоминиумы/кооперативы Средняя цена продажи Средняя цена продажи # проданных домовСреднее количество дней на рынкеДома на одну семью Все типы домовДома на одну семьюТаунхаусыКвартиры/кооперативыСредняя цена продажи
(Дома на одну семью) 90 005
$450 000
+7,7% г/г | Май 2023 г.
На основе расчетов Redfin данных о домах из MLS и/или общедоступных записей.
Northwest Houston$450 000
+7,7%
Другие тенденции рынка в Northwest HoustonРыночная конкуренция в Северо-Западном Хьюстоне
Рассчитано за последние 3 месяца
48
Довольно конкурентоспособная
Оценка Redfin Compete ™The Redfin Compet e Оценка показывает, насколько конкурентоспособна область по шкале от 0 до 100, где 100 является наиболее конкурентоспособным.
Рассчитано за последние 3 месяца
- Некоторые дома получают несколько предложений.
- В среднем дома продаются примерно по 2% ниже прейскурантной цены и ожидают рассмотрения примерно через 32 дня .
Теплые дома
могут быть проданы примерно по прейскуранту и ожидают рассмотрения примерно через 7 дней .
Сравните с близлежащими районами
Что нужно, чтобы выиграть предложение недалеко от Северо-Западного Хьюстона
Предложение ~1,75 млн долларов
10 недель назад
4 спальни, 4,5 ванные комнаты, ~5000 кв.
м. футов ЗемляПредложение не принято — продано за 1,75 млн долларов
Ниже прейскурантной цены
6%
Дней на рынке
59
Конкурирующие предложения
Первоначальный взнос
~20%
м. футов ЗемляБлижайшие недавно проданные дома
Ближайшие дома, похожие на 8514 Highcrest Dr, недавно проданные между От 280 000 до 949 000 долларов, в среднем 220 000 долларов за квадратный фут. .
1 / 38
ПРОДАНО 28 МАРТА 2023
1 / 28
ПРОДАНО 25 МАЯ 2023 г. 15 ФЕВРАЛЯ 2023
3D ПРОХОЖДЕНИЕ
Посмотреть еще недавно проданные домаДомашние значения Около 8514 Highcrest Dr
Данные из открытых источников.
8533 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 918 кв. футов | 276 892 $ |
8521 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 2 кровати | 1 Ванны | 944 кв. футов | 275 094 $ |
8506 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 2 кровати | 1 Ванны | 1214 кв. | 266 764 $ |
8534 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 1524 кв. футов | 282 010 $ |
8522 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 1056 кв. футов | 253 093 $ |
8505 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 896 кв. футов | 266 501 $ |
8525 Western Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 1204 кв. футов | 282 654 $ |
футов8529 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 1106 кв. футов | 267 351 $ |
8517 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 2 кровати | 1 Ванны | 972 кв. футов | 267 794 $ |
8510 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 2 кровати | 1 Ванны | 1160 кв.м. футов | 276 884 $ |
8530 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 2 кровати | 1 Ванны | 884 кв. | 275 483 $ |
8513 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 4 кровати | 4 ванны | 2800 кв.м. футов | 525 870 $ |
1826 Norcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1,5 Ванны | 1506 кв. футов | 324 114 $ |
8521 Western Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 1264 кв. футов | 328 676 $ |
футов8525 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 1204 кв. футов | 273 667 $ |
8518 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 1264 кв. футов | 274 600 $ |
8502 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 1202 кв. футов | 284 774 $ |
8526 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 2 ванны | 1584 кв. футов | 356 488 $ |
8509 Highcrest Dr, Хьюстон, Техас 2 кровати | 1 Ванны | 896 кв. | 274 579 $ |
1822 Norcrest Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 1 Ванны | 1279 кв. футов | 288 105 $ |
8517 Western Dr, Хьюстон, Техас 3 кровати | 2 ванны | 1244 кв. футов | 344 172 долл. США |
футовЧасто задаваемые вопросы о 8514 Highcrest Dr
Что такое 8514 Highcrest Dr?
8514 Highcrest Dr — это дом площадью 3760 квадратных футов на участке площадью 7200 квадратных футов с 4 спальнями и 3,5 ванными комнатами. Этот дом в настоящее время не продается — последний раз он был продан 17 марта 2023 г.
Сколько фотографий доступно для этого дома?
У Redfin есть 33 фотографии 8514 Highcrest Dr.
Сколько стоит этот дом?
Основываясь на данных Redfin в Хьюстоне, мы оцениваем стоимость дома в 9 долларов.75,703
Когда этот дом был построен и в последний раз продан?
8514 Highcrest Dr был построен в 2023 году и последний раз продан 17 марта 2023 года.
