新能源汽車因其在節(jié)能、環(huán)保方面所具有的優(yōu)勢,以及國家優(yōu)惠政策的支持,吸引著越來越多的消費者,成為購車時的一種重要選擇。企業(yè)瞄準需求快速增長的新能源汽車市場,紛紛加大新能源汽車的生產(chǎn)力度。然而新能源汽車市場的快速擴張導致了嚴重的產(chǎn)銷不平衡問題,造成企業(yè)利益的損失。企業(yè)如何對新能源汽車的銷量進行及時且準確的預測,制定科學合理的生產(chǎn)計劃成為亟需解決的問題。研究表明,在互聯(lián)網(wǎng)時代,消費者在做出購物決策前,越來越依賴于搜索引擎和社交媒體獲取商品的相關信息,尤其是汽車這樣的高價值商品,關鍵詞網(wǎng)絡搜索量在一定程度上能夠反映出消費者的需求變化。對消費者留下的網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)進行挖掘,為研究新能源汽車銷量預測提供了新思路。本文基于數(shù)據(jù)挖掘的思想,探究信息時代下,新能源汽車歷史銷量數(shù)據(jù)、關鍵詞網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)與銷量預測之間的關系,構(gòu)建模型對新能源汽車銷量進行預測。首先從中汽協(xié)網(wǎng)站上收集整理了2014年1月——2021年12月國內(nèi)新能源汽車歷史銷量數(shù)據(jù);利用國內(nèi)搜索引擎滲透率排名第一的百度搜索引擎,進行同時間范圍關鍵詞百度指數(shù)數(shù)據(jù)的收集整理;通過對新能源汽車歷史銷量數(shù)據(jù)和百度指數(shù)數(shù)據(jù)進行相關性分析和時差相關性分析,...

【文章頁數(shù)】：118 頁

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 銷量預測研究
        1.3.2 汽車銷量預測研究
    1.4 論文主要研究內(nèi)容、技術路線和組織結(jié)構(gòu)
        1.4.1 本文主要研究內(nèi)容
        1.4.2 技術路線和論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關理論和方法介紹
    2.1 消費者行為理論
    2.2 時間序列模型理論
        2.2.1 平穩(wěn)時間序列模型
        2.2.2 向量自回歸模型
    2.3 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.3.1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡原理
        2.3.2 Tensor Flow框架
    2.4 組合模型相關理論
    2.5 本章小結(jié)
第三章 數(shù)據(jù)獲取和預處理
    3.1 新能源汽車歷史銷量數(shù)據(jù)的獲取
    3.2 關鍵詞搜索數(shù)據(jù)的獲取
        3.2.1 搜索關鍵詞的確定
        3.2.2 百度指數(shù)數(shù)據(jù)的獲取
    3.3 搜索關鍵詞的篩選
        3.3.1 關鍵詞百度指數(shù)數(shù)據(jù)與新能源汽車銷量的相關性分析
        3.3.2 關鍵詞百度指數(shù)數(shù)據(jù)與新能源汽車銷量的時差相關性分析
    3.4 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗
        3.4.1 關鍵詞百度指數(shù)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗
        3.4.2 新能源汽車銷量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于時間序列模型的新能源汽車銷量預測
    4.1 預測指標
    4.2 ARIMA預測模型
        4.2.1 銷量數(shù)據(jù)的季節(jié)調(diào)整
        4.2.2 ARIMA模型的建立
        4.2.3 基于ARIMA模型的新能源汽車銷量預測
    4.3 VAR預測模型
        4.3.1 變量確定
        4.3.2 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗
        4.3.3 VAR模型的建立
        4.3.4 基于VAR模型的新能源汽車銷量預測
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的新能源汽車銷量預測
    5.1 LSTM模型的構(gòu)建
        5.1.1 輸入數(shù)據(jù)介紹
        5.1.2 建模流程
    5.2 單特征LSTM銷量預測模型
    5.3 多特征LSTM銷量預測模型
    5.4 改進的銷量預測模型
    5.5 模型對比
    5.6 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻
附件 A 代碼
附錄 B 攻讀碩士期間科研成果
    附錄 B1 攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文
    附錄 B2 攻讀碩士期間發(fā)表的軟件著作和專利



本文編號：3768682