汽車產(chǎn)業(yè)屬于推進(jìn)型產(chǎn)業(yè),能帶動(dòng)其他產(chǎn)業(yè)的有力發(fā)展,在中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中更是起著至關(guān)重要的作用。目前,中國已發(fā)展成為全球最大的汽車市場,雖然汽車消費(fèi)的剛需還在但隨著多數(shù)消費(fèi)者心態(tài)的改變、宏觀經(jīng)濟(jì)增速放緩以及市場競爭劇烈,中國新車市場和汽車后市場日新月異且不穩(wěn)定。在如此情形下,準(zhǔn)確的銷量預(yù)測將會(huì)為企業(yè)提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐,以便汽車企業(yè)合理制定短長期規(guī)劃,抓住市場中良好的機(jī)遇。因此,本文針對(duì)中國汽車市場各個(gè)層級(jí)進(jìn)行銷量預(yù)測方法的研究,具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。首先,針對(duì)相對(duì)宏觀的中國汽車年度銷量預(yù)測問題展開研究。分析并選擇了影響中國汽車銷量的主要因素,進(jìn)而建立了相關(guān)預(yù)測模型,并將一種集成粒子群優(yōu)化和蟻群優(yōu)化的混合智能算法用于預(yù)測模型中權(quán)重系數(shù)的優(yōu)化之中。預(yù)測結(jié)果的性能分析,表明本文所提出的中國汽車年度銷量預(yù)測模型和算法具有優(yōu)勢。其次,以月度銷量的長期預(yù)測為主線,基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,提出了基于結(jié)構(gòu)關(guān)系識(shí)別的汽車銷量預(yù)測方法。具體工作分為遞進(jìn)的三部分展開:先通過結(jié)構(gòu)關(guān)系識(shí)別,選取了相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)中國汽車銷量進(jìn)行預(yù)測;而后,通過結(jié)構(gòu)關(guān)系識(shí)別將國內(nèi)品牌汽車銷量和相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量作為解釋變量對(duì)中國汽車銷量進(jìn)... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 汽車銷量預(yù)測研究背景
        1.1.2 汽車備件銷量預(yù)測研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 汽車銷量預(yù)測研究現(xiàn)狀
        1.2.2 汽車備件銷量預(yù)測研究現(xiàn)狀
    1.3 研究意義
        1.3.1 汽車銷量預(yù)測研究意義
        1.3.2 汽車備件銷量預(yù)測研究意義
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
    1.5 本章小結(jié)
2 基于啟發(fā)式智能的年度汽車銷量預(yù)測
    2.1 啟發(fā)式智能算在汽車銷量預(yù)測中的應(yīng)用
        2.1.1 ACO原理研究
        2.1.2 PSO原理研究
        2.1.3 HPA在汽車銷量預(yù)測中的應(yīng)用
    2.2 預(yù)測模型的建立
    2.3 預(yù)測結(jié)果的分析
    2.4 本章小結(jié)
3 基于結(jié)構(gòu)關(guān)系識(shí)別的月度汽車銷量預(yù)測
    3.1 方法理論
        3.1.1 結(jié)構(gòu)關(guān)系識(shí)別的相關(guān)理論
        3.1.2 預(yù)測模型的相關(guān)理論
    3.2 基于經(jīng)濟(jì)變量的中國汽車銷量預(yù)測
        3.2.1 基于V5的結(jié)構(gòu)關(guān)系識(shí)別
        3.2.2 基于V5的預(yù)測模型建立及結(jié)果分析
    3.3 基于經(jīng)濟(jì)變量和國內(nèi)品牌汽車銷量的中國汽車銷量預(yù)測
        3.3.1 基于V6的結(jié)構(gòu)關(guān)系識(shí)別
        3.3.2 基于V6的預(yù)測模型建立及結(jié)果分析
    3.4 基于經(jīng)濟(jì)變量和相關(guān)品牌汽車銷量的品牌汽車銷量預(yù)測
        3.4.1 基于V7的結(jié)構(gòu)關(guān)系識(shí)別
        3.4.2 基于V7的預(yù)測模型建立及結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于統(tǒng)一動(dòng)態(tài)模型的汽車備件銷量預(yù)測
    4.1 啟發(fā)式智能算法在汽車備件銷量預(yù)測中的應(yīng)用
        4.1.1 GA原理研究
        4.1.2 ACO原理研究
        4.1.3 HGA在汽車備件銷量預(yù)測中的應(yīng)用
    4.2 預(yù)測模型的建立
        4.2.1 加權(quán)移動(dòng)平均
        4.2.2 指數(shù)平滑算法
        4.2.3 溫特線性和季節(jié)性指數(shù)平滑
        4.2.4 灰色模型
        4.2.5 統(tǒng)一動(dòng)態(tài)預(yù)測模型的建立
    4.3 預(yù)測結(jié)果的分析
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于灰色模型的電動(dòng)汽車充電需求預(yù)測研究[J]. 周國鵬,傅軍,李雪梅,于爽.  電氣應(yīng)用. 2017(10)
[2]基于向量誤差修正模型的短時(shí)交通參數(shù)預(yù)測[J]. 邴其春,楊兆升,周熙陽,馬明輝.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2015(04)
[3]采用灰色GM（1,1）模型的汽車產(chǎn)量預(yù)測[J]. 彭巖,鐘經(jīng)廷.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2014(10)
[4]基于指數(shù)平滑法的航材消耗定額預(yù)測研究[J]. 郭峰,劉臣宇,李衛(wèi)靈.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2012(09)
[5]用于連續(xù)域優(yōu)化的遺傳網(wǎng)格螞蟻融合算法[J]. 李秋云,朱慶保.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2011(15)
[6]基于SES的不常用備件需求預(yù)測模型[J]. 馮楊,尹迪,羅兵.  兵工自動(dòng)化. 2011(02)
[7]工業(yè)化與信息化互動(dòng)關(guān)系的實(shí)證研究[J]. 俞立平,潘云濤,武夷山.  中國軟科學(xué). 2009(01)
[8]融合粒子群優(yōu)化算法與蟻群算法的隨機(jī)搜索算法[J]. 支成秀,梁正友.  廣西科學(xué)院學(xué)報(bào). 2006(04)
[9]基于支持向量回歸的服務(wù)備件需求量預(yù)測研究[J]. 黃遠(yuǎn)兵,蔡啟明,楊瑋龍,黃燕美.  物流科技. 2006(10)
[10]汽車銷售混合預(yù)測方法研究[J]. 李響,宗群,童玲.  天津大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2006(03)

碩士論文
[1]基于需求預(yù)測的S公司備件管理研究[D]. 施海燕.華東理工大學(xué) 2013
[2]基于需求鏈的SVL備件分類方法的建立及其庫存管理軟件的開發(fā)[D]. 熊偉.華東理工大學(xué) 2012
[3]汽車配件需求預(yù)測研究及其系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 劉小豐.東北大學(xué) 2010
[4]汽車銷售預(yù)測模型應(yīng)用研究[D]. 劉瑞年.武漢理工大學(xué) 2009
[5]動(dòng)車組維修備件庫存管理[D]. 張麗媛.北京交通大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3649924