本文選題：汽車銷量預(yù)測 + 時間序列分析�。� 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年09期

【摘要】：現(xiàn)有汽車銷量預(yù)測研究大多面向整體汽車市場而非單一汽車品牌,而且缺乏對用戶口碑?dāng)?shù)據(jù)的深入挖掘,忽略了口碑因素對購買意愿的影響,從而導(dǎo)致預(yù)測模型預(yù)測精度較低。文章提出一種改進的考慮品牌情感的自回歸模型(brand opinion aware autoregressive model,BOAR),對于單一品牌,在考慮該品牌不同時間窗歷史銷量基礎(chǔ)上,結(jié)合用戶在線評論中挖掘的用戶情感值進行汽車銷量預(yù)測。對多個汽車品牌的實驗表明,該模型可以準確預(yù)測單一汽車品牌的銷量,具有更好的穩(wěn)定性。研究結(jié)果可以為汽車制造廠商生產(chǎn)規(guī)劃和控制提供更有效的決策支持。
[Abstract]:Most of the existing automobile sales prediction studies are oriented to the overall automobile market rather than a single car brand, and the lack of in-depth excavation of user word-of-mouth data, ignoring the influence of word-of-mouth factors on the purchase intention, resulting in a low prediction accuracy of the prediction model. In this paper, an improved autoregressive opinion aware autoregressive model considering brand emotion is proposed. For a single brand, considering the historical sales of the brand in different time windows, Combined with the users' emotional values mined in online reviews, the vehicle sales volume is predicted. Experiments on several automobile brands show that the model can accurately predict the sales volume of a single automobile brand and has better stability. The results can provide more effective decision support for production planning and control of automobile manufacturers.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71490725;71371062;91546114)
【分類號】：F426.471

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本文編號：1929264