汽车销售混合预测方法研究

被引：13

作者：

李响 ^{[1
]}

宗群 ^{[2
]}

童玲 ^{[2
]}

机构：

[1] 天津大学管理学院

[2] 天津大学自动化学院

来源：

天津大学学报(社会科学版) | 2006年 / 03期

关键词：

混合预测; ARMA模型; RBF神经网络; 汽车销售预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F426.471 [];

学科分类号：

摘要：

市场分析和预测已成为企业重要的决策依据和手段。就汽车销量问题提出了一种ARMA模型与RBF神经网络相结合的混合预测方法。采用ARMA模型对汽车销量趋势进行初步线性预测,利用RBF神经网络对线性预测的残差建模,得到非线性预测,两部分预测输出和为总的预测值。该方法既体现了销售量数据间的线性关系, 又揭示了数据内部的非线性特征,克服了单一方法的局限性,提高了预测精度。仿真结构分析表明,该方法预测效果最佳。

引用

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