汽车市场需求预测建模及其应用研究.
C6应用数据分析模型—微能力认证(作业) (12)
数据模型分析的方法从目前的数据库及数据仓库建模方法来说，主要分为四类。
第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。
第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。
Inmon的数据仓库建模方法分为三层，第一层是实体关系层，也即企业的业务数据模型层，在这一层上和企业的操作型数据库系统建模方法是相同的；第二层是数据项集层，在这一层的建模方法根据数据的产生频率及访问频率等因素与企业的操作型数据库系统的建模方法产生了不同；第三层物理层是第二层的具体实现。
第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。
维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。
第四类是更为灵活的一种建模方式，通常用于后台的数据准备区，建模的方式不拘一格，以能满足需要为目的，建好的表不对用户提供接口，多为临时表。
下面简单谈谈第四类建模方法的一些的经验。
数据准备区有一个最大的特点，就是不会直接面对用户，所以对数据准备区中的表进行操作的人只有ETL工程师。
ETL工程师可以自己来决定表中数据的范围和数据的生命周期。
下面举两个例子：1）数据范围小的临时表当需要整合或清洗的数据量过大时，我们可以建立同样结构的临时表，在临时表中只保留我们需要处理的部分数据。
这样，不论是更新还是对表中某些项的计算都会效率提高很多。
处理好的数据发送入准备加载到数据仓库中的表中，最后一次性加载入数据仓库。
2）带有冗余字段的临时表由于数据准备区中的表只有自己使用，所以建立冗余字段可以起到很好的作用而不用承担风险。
举例来说，笔者在项目中曾遇到这样的需求，客户表{客户ID，客户净扣值}，债项表{债项ID，客户ID，债项余额，债项净扣值}，即客户和债项是一对多的关系。
其中，客户净扣值和债项余额已知，需要计算债项净扣值。
《基于改进Bass模型的汽车销量预测方法研究》
《基于改进Bass模型的汽车销量预测方法研究》一、引言汽车产业作为国民经济的重要支柱产业，其销售量的预测对于企业决策、市场分析和政策制定具有重要意义。
然而，汽车销售受到多种因素的影响，包括经济环境、消费者需求、政策变化等，因此，准确预测汽车销量是一个具有挑战性的任务。
近年来，Bass模型作为一种常用的产品生命周期预测模型，在汽车销量预测中得到了广泛的应用。
本文旨在研究基于改进Bass模型的汽车销量预测方法，以提高预测的准确性和可靠性。
二、Bass模型概述Bass模型是一种基于产品生命周期理论的预测模型，它通过考虑创新扩散和替代效应来预测新产品的市场接受度。
在汽车销售领域，Bass模型可以用于预测不同类型、不同品牌汽车的销量。
Bass模型的基本形式为：D(t) = p(1-q)M(t-i)^k(1-exp(-a(t-i)))，其中D(t)为t时刻的汽车销量，p和q为待估参数，分别代表新产品的引入速度和市场扩散程度，k为饱和因子，a为采用时间比曲线率的一个比例参数，M为潜在的最大销售量。
三、改进Bass模型的方法虽然Bass模型在汽车销量预测中具有一定的应用价值，但其仍存在一些局限性。
为了进一步提高预测的准确性和可靠性，本文提出以下改进方法：1. 引入更多影响因素：将经济环境、消费者需求、政策变化等因素纳入模型中，以提高模型的解释力和预测精度。
2. 优化参数估计方法：采用更加精确的参数估计方法，如贝叶斯估计等，以提高参数估计的准确性和稳定性。
3. 动态调整模型参数：根据实际销售数据和市场变化情况，动态调整模型参数，以适应不同时期的市场需求和变化。
四、实证研究本文以某汽车品牌为例，采用改进后的Bass模型进行汽车销量预测。
首先，通过引入更多影响因素、优化参数估计方法和动态调整模型参数等方法对Bass模型进行改进。
然后，利用实际销售数据对改进后的模型进行训练和验证。
最后，将改进后的模型应用于未来一段时间内的汽车销量预测。
基于SARIMA-BP神经网络方法的汽车销量预测研究
7月 161.8 150.3 185.2
8月 171.6 166.5 207.1
9月 198.4 202.5 256.4
10 月 198.7 222.2 265.0
11 月 209.1 250.9 293.9
12 月 241.0 278.6 305.7
模型，其表达式为：
（8）
式中， 为 季 节回归 量， 为 季 节回归 阶 数，
的预测要求。提出了一种SARIMA-BP神经网络预测方法，利用SARIMA方法对时间序列的线性部分进行建模，利用BP神经网络方法对时
间序列的非线性部分进行建模。仿真结果表明，SARIMA-BP神经网络方法比单一模型的预测准确率更高。
关键词：时间序列 灰色关联分析法 SARIMA-BP神经网络方法
中图分类号：F714
针对汽车销量数据中包含的线性特征和非线性特征，本文提 出了一种基于SARIMA-BP神经网络的预测方法，利用BP神经网络 自学习能力强的特征实现对非线性动态变化的自适应调控，通过 神经网络的非线性函数逼近和收敛优势保证了预测的精度和稳 定性。
强的特点，应用灰色关联分析法对其进行筛选。
汽车销量序列为
，影响因素的
表1 销量影响因素筛选
关联度 0.9125 0.8729 0.8543
影响因素 购置7869 0.7523
1 汽车销量影响因素的选取 当前影响汽车销量的因素[6]归纳起来大体有以下几种（：1）社
会因素，如人均可支配收入、道路基础设施建设（；2）国家政策，如 购置税补贴、限购政策等（；3）价格因素，如燃油价格、汽车售价等； （4）技术因素，如汽车用料质量、制造工艺等。
灰色关联分析法[7]主要通过对系统特征序列进行数据分析， 得出相关因素的曲线形状相似度，依据灰色关联度的大小判断因 素的影响程度。针对汽车销量影响因素呈现出多样化且关联性较
Logistic模型在我国私人汽车保有量预测中的应用研究
保 有 量经 过 ２ 缓 慢 的 增 长 才 突 破 １０ ０年 ００万 辆 ， 从 ２０ ２０ ０４ ０６年仅 用 ３年 时 间便 突 破 ２０ 辆 ， ００万 而到 ２０ 底 已经 突 破 了 ３０ ０８年 ００万 辆 。从 时 间 序
列 上 看 ，我 国私人 汽车 保有 量 已呈现 指数 的增 长 ， 正 如 国泰君 安 日前 发 布研 究 报 告 指 出 ，中 国正 在
的起 步 阶段 ，需 要 对 其 快 速增 长 阶段 及 增 长 极 大
国外 对 汽 车 扩 散 的研 究 主 要是 对 汽 车 保有 量 的研究 ，相 关 理 论 和 研究 很 多 。 目前 预测 私 人 汽 车 保有 量 的方法 分 为需 求模 型和 均衡模 型 两大类 ， 其 中 以需求 模 型 为 主 ，而 需 求 模 型 又 分 为集 合 模 型 和非集 合 模 型 两类 。集 合模 型 中 比较 典 型 的有 Ｄ ｒ ｙ Ｇ ｔｙ的 Ｇ ｍ ｅａ 型 ［和 ａ ｅ ＆ ａｅ ｇ ｌ ｏ ｐｒ 模 ｔ ］ 对数 线 性方 程 【 ３，多用 于宏 观 政 策 分 析 或远 期 预测 。非 ３ Ｊ
人 均粗 钢 量 、汽 车价 格 、公 路 总量 ）进 而 采用 各 种 回归模 型预 测未 来 汽车 的发 展趋 势 ［ 加 ；另一 类则 试 图在方 法上 进行 改进 ，如 采用 系统 动 力学 、 Ｂ Ｐ神 经 网络 、灰色模 型 等 比较 前 沿 的方 法 提 高预 测精 度 ｌ ｌ 。然 而 现 有 的 中长 期 预 测 模 型 均 以 卜 ］
影 响汽 车增长 的各 种 因 素 为依 据 ，变量 多且 预 测
量扩张正在发 挥越来越重要 的作用。这一趋 势也
引起 了政 府决 策 部 门和 汽 车 生产 与 流 通 企 业 的高
基于Markov的商品车需求预测及软件实现
３ １ 实 例 ．
则 。１ ｌ 月份 的销售量 为 ：
Ｏ ｌ２ ／ ０ Ｏ １２ ／ Ｏ １２ ／ Ｏ Ｏ Ｏ
Ｏ
０ ０ ｌ３ ／
某大 型汽车制 造企 业销 售 部 的研 究 人 员收 集 了过 去 １ ２
状态 。
事 件变化并借此分 析预测未来变化趋势 的一种 方法 。
２ １ 马 尔柯 夫链 的基本理论 ．
第二步 ， 计算初始概率 。 在实际 问题 中 ， 析历 史资 料所 得 的状 态 概率 成为 初始 分 概率 。设有 Ⅳ个状态 Ｅ ， ， Ｉ … ， 观察 了 Ａ时期 ， 中状 共 其
个月 内 ， 司某 品牌 汽车 的销售量 、 售价 格 、 入 的广告 费 公 销 投
３ ｙＩ＝ Ｐ＝（ ，，，。） ０ ２／ Ｉ Ｃ・ ） １ ０００ ０
１２ ／ ０ Ｏ ０
Ｏ
ｌ２ ／ Ｏ
ｌ Ｏ
用、 服务水平指标 ， 同期其他 厂家生产 的同类汽 车的市 场 以及
平均销售价格， 具体数据见表 ｌ 。
表 １ 某品牌 汽车的销售情况数据
＝（ ０ １２ ００ ０．，／ ， ，）
ｌ ２月份 的销售 量为 ：
０ ０ １２ ／
０
Ｏ Ｏ ｌ３ ／
０ Ｏ
ｌ２ ／
０ ２３ ／
０ Ｏ
ｌ２ ／ ０ Ｏ
Ｏ Ｏ
２３ ／ ０ ０
如果 目前 预测对 象处 于状态 Ｅ， 则可取 Ｃ＝（ ，。 ， ， ００ … ｌ ０…０ ， ｃ＝ ， ， ） 即 １其余都 为 Ｏ 。则可根据切普曼 一 莫哥洛 夫 柯 方程 ， ｙ ） 由 ｆ ＝Ｃ・ … ＝（ｌ Ｐ ａ １ ， ， 推 导 出下一 时期 各 … ａ） ③ 预测
二手车市场价格预测模型研究
二手车市场价格预测模型研究随着汽车行业的迅猛发展和汽车产量的不断增加，二手车市场也变得越来越繁荣。
二手车买卖已经成为人们日常生活中常见的交易行为。
然而，买家和卖家在二手车交易过程中往往面临着价格确定的问题。
为了解决这个问题，研究者们提出了二手车市场价格预测模型，该模型可以帮助买卖双方更准确地确定二手车的市场价格。
一、背景分析二手车的价格受到多种因素的影响，包括车辆品牌、车型、车龄、里程数、车况以及市场供求关系等。
买家和卖家需要考虑这些因素来决定二手车的合理价格。
然而，随着市场环境的变化以及信息的不对称，双方往往很难达成一致。
因此，研究者们尝试利用机器学习和数据挖掘技术来构建二手车价格预测模型，通过对历史数据的分析和建模，预测二手车的市场价格，帮助买卖双方做出更明智的决策。
二、模型研究1. 数据收集和预处理为了构建二手车价格预测模型，首先需要收集大量的二手车交易数据。
这些数据可以从二手车交易网站、汽车经销商和个人交易中获得。
然后，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据变换等。
2. 特征工程二手车价格预测模型的核心在于选择合适的特征。
根据经验和领域知识，可以选择一些重要的特征，比如车辆品牌、车型、车龄、里程数、车况等。
此外，还可以根据实际需求创建一些新的特征，比如车辆的维修历史、上一位车主的使用情况等。
通过特征工程的处理，可以将原始数据转化为适合建模的形式。
3. 模型选择和训练在二手车价格预测模型研究中，常用的模型包括线性回归模型、决策树模型、支持向量机模型和神经网络模型等。
根据实际情况选择适合的模型，并利用训练数据进行模型训练。
训练过程中，可以使用交叉验证技术来评估模型的性能，并进行调参优化。
4. 模型评估和优化构建好的二手车价格预测模型需要进行评估和优化。
评估模型的指标可以包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。
新能源汽车市场需求预测模型研究
新能源汽车市场需求预测模型研究随着世界对环保和可持续发展的重视，新能源车市场在全球范围内得到了广泛关注。
比如在中国，国家政府以及各地政府纷纷制定相关政策支持新能源汽车的推广，已经成为国家计划的重要发展方向。
对于汽车厂商而言，如何确定市场需求是推广新能源汽车的重要前提。
本文研究的主旨即为新能源车市场需求预测模型研究。
一、新能源汽车市场现状随着环保概念的深入人心，新能源汽车市场也进行了一些调整。
按照车型分类，新能源汽车主要可分为纯电动汽车、插电式混合动力汽车和燃料电池汽车。
其中，纯电动汽车市场占据主导地位。
中国已经成为全球最大的新能源汽车消费国。
目前，各汽车厂商在新能源汽车方面的布局越来越趋于系统化和普及化。
比如，腾势、比亚迪、特斯拉、北汽新能源等众多汽车厂商，以不同的形式和策略布局新能源车市场，突破传统汽车市场的局限，推动新能源汽车市场快速发展。
二、需求预测模型概述新能源汽车市场需求预测模型，即是一种对未来某一特定时间段内，新能源汽车需求量进行预测的模型。
在实际的市场经济中，对于汽车厂商来说，能够准确预测新能源汽车需求量是十分重要的。
这不仅可以直接影响到厂家的生产和销售，同时还可以使得汽车厂商更好地制定产品策略和营销策略。
市场需求预测模型一般可以通过一些变量的分析来进行。
变量的选择决定了模型的准确程度。
比如，分析新能源汽车的销售区域、市场渗透率、人口密集度、经济活力等，可以为汽车厂商提供更为准确的新能源汽车需求预测。
在实际操作过程中，当我们确定好使用哪些变量后，就需要使用拟合方法使得预测模型对未来市场环境具有较强预测准确性。
三、需求预测模型的研究方法需求预测模型的研究方法主要包括两部分，一是数据预处理，二是模型建立。
数据预处理的流程一般包含数据获取和清洗、特征工程处理两个步骤。
数据获取可以通过市场调研、国家公开数据、以及各种研究机构的数据获取方式进行。
清洗以及特征工程处理则是将获取到的数据进行清理、整理以及筛选等工作，以保证数据质量和数据特征的准确性。
汽车行业工业软件市场分析及发展研究
S pecial汽车行业工业软件▶S pecial特稿S pecial引言汽车产业作为国民经济的重要支柱，是推动新一轮科技革命和产业革命的重要力量。
在新一代信息通信技术与制造业技术加速融合、汽车企业智能制造转型升级的发展过程中，工业软件作为信息技术与制造技术融合的重要工具，成为推动制造业转型升级的重要抓手[1-3]。
根据应用环节不同，智能制造工业软件可分为研发设计类、生产调度和过程控制类、业务管理类三大类，其中PLM、MES及ERP分别为这三大类的典型代表。
目前各类工业软件在汽车行业都得到了大量的应用，为汽车从研发设计、生产运维到售后服务等全生命周期提供了重要支撑[4-5]。
汽车行业正面临重大的市场变革与技术变革，对工业软件提出了新的需求与挑战，本文在分析当前我国汽车行业内工业软件市场竞争格局的基础上，针对汽车企业新兴发展需求，总结归纳了工业软件服务商面临的重要挑战，并给出了相应的指导建议。
市场格局1根据生产工艺与流程的差异，本文主要将汽车企业分为轻型汽车企业、重型商用车企业和零部件企业三类，系统分析了不同类别工业软件在不同细分市场的竞争格局，并对工业软件的未来发展趋势进行了展望。
1.1研发设计类以PLM为代表的研发设计类软件主要提供产品数据管理、制造工艺管理、数字化虚拟仿真等功能服务。
在汽车行业中，西门子、达索等国际供应商企业的产品是研发设计类软件的市场主流，轻型汽车、重型商用车的研发设计类软件主要应用国外供应商的产品。
在零部件企业领域，清软英泰、数码大方的PLM、PDM等国内研发设计类软件凭借产品价格优势被部分企业采用。
国内企业在CAD细分领域有部分市场份额，但整体实力与国际供应商企业差距较大。
1.2生产过程和调度控制类以MES为代表的生产调度和过程控制类软件，立足汽车企业实际生产需求，从整体架构上打通了从企业计划层到现场控制层的信息流、数据流及物流，满足企业的生产活动需求。
西门子、达索等国际供应商企业的生产调度和过程控制类软件产品在汽车行业应用范围较广，国内供应商企业凭借产品二次开发能力，以快速响应和价格优势，也占有一定的市场序号123分类研发设计类生产调度和过程控制类业务管理类代表产品CAD、CAE、CAM、CAPP、PLM、PDM以及各类协同研发平台等MES、LES、SCADA、DCS等ERP、SCM、CRM、HRM、BI等用途用于提升企业在产品研发工作领域的能力和效率用于提升企业制造过程的管控水平，改进生产流程、提高设备效率和利用率用于提升企业的管理治理水平和运营效率应用环节研发设计类内容PLM、CAD、CAE、CAM、CAPP、PDM等，主要用于企业产品研发工作领域细分市场轻型汽车重型商用车零部件代表品牌国际企业：西门子、达索、PTC、Au⁃todesk、ANSYS等；国内企业：中望、浩辰、开目、华天软件、天瑜等国际企业：西门子、达索、PTC、Au⁃todesk、ANSYS等；国内企业：中望、浩辰、华天软件、天瑜、清软英泰、开目等国际企业：西门子、达索、PTC Autodesk等；国内企业：清软英泰中望开目浩辰华天软件数码大方天瑜等表1工业软件主要分类及用途表2研发设计类软件市场情况特稿S pecial 份额，且市场占有率逐渐增大。
数学建模汽车租赁问题
数学建模汽车租赁问题在如今的社会中，汽车租赁服务已经成为了越来越受欢迎的选择。
然而，在汽车租赁公司的运营过程中，如何合理地分配汽车资源以满足用户需求并提高运营效益成为了一项重要的问题。
在本文中，我们将运用数学建模的方法来探讨汽车租赁问题，以期得到最佳的汽车分配方案。
1. 问题描述我们假设有一家汽车租赁公司，该公司拥有不同型号和品牌的汽车，以满足不同用户的需求。
公司面临着以下问题：（1）如何根据用户需求高效地分配汽车资源？（2）如何合理安排汽车的调度和维修？（3）如何确定合适的租金策略以满足公司运营需求？2. 模型建立为了解决上述问题，我们可以建立以下数学模型：（1）需求预测模型：分析历史数据，通过时间序列分析或机器学习算法预测用户的汽车租赁需求。
将预测结果应用于汽车资源的分配，以避免资源浪费和不足的问题。
（2）运输调度模型：基于实时数据和优化算法，建立汽车调度模型，合理安排汽车的运输路径和时间，以提高运输效率和降低成本。
（3）维修决策模型：分析汽车日常维修和保养的历史数据，建立维修决策模型，包括维修周期、维修数量和维修质量等方面，以确保汽车的正常运行和延长使用寿命。
（4）租金策略模型：结合市场需求和竞争对手定价策略，建立租金策略模型，以确定合适的租金水平，同时考虑用户的支付能力和公司的利润目标。
3. 数据获取与分析为了建立有效的模型，我们需要收集并分析大量的数据，包括但不限于以下方面：（1）用户需求数据：通过调查问卷、网站访问记录等方式，获取用户对不同品牌和型号汽车的需求数据。
（2）租赁历史数据：统计汽车租赁的历史数据，包括租赁时长、租赁地点、租车用途等信息，以便进行需求预测和调度规划。
（3）汽车维修和保养数据：记录汽车的维修和保养历史，包括维修周期、维修费用、维修质量等信息，用于建立维修决策模型。
（4）竞争对手数据：调研竞争对手的租金策略、汽车品牌和型号等信息，以便制定适当的租金策略模型。
4. 模型求解基于收集的数据，我们可以利用数学优化算法和模拟仿真等方法求解建立的模型，得到最优的汽车分配方案和租金策略。
基于数据挖掘的新能源汽车销售预测模型研究
基于数据挖掘的新能源汽车销售预测模型研究新能源汽车销售一直是各大汽车制造商争议的焦点。
无论是政策支持还是市场需求，这些车辆的前景依然相当不确定。
因此，建立有效的新能源汽车销售预测模型，展望这种汽车的未来，具有重要意义。
通过数据挖掘技术，可以发现数据中已经存在于某种程度的规律。
基于这些规律，我们可以有效地预测未来的销售量。
数据挖掘技术通常可分为两个主要步骤：数据清洗和建模分析。
首先，进行数据清洗。
由于收集的数据可能包含大量的缺失值、异常值和重复值，需要将这些数据从数据集中排除。
这样可以有效减小数据集的噪声，净化数据集，增加数据的准确性和可靠性。
然后进行建模分析。
常见的预测技术有多元线性回归和人工神经网络。
多元线性回归模型可以通过分析多个因素之间的关系来预测未来的销售数量。
而人工神经网络则是一种模拟人脑神经元功能的数学模型，它可以通过学习历史数据来预测未来。
凭借其自适应性和强大的分布式处理能力，人工神经网络已成为预测模型中的一种重要方法。
为了建立新能源汽车销售预测模型，在构建模型之前，需要选择合适的因素来进行预测。
一般来说，可以考虑如下因素：经济因素、政策因素、市场因素、技术因素和人口因素。
经济因素包括宏观经济环境、汽车商品价格、收入和消费水平等。
政策因素则包括国家和地方政策的支持程度、补贴等。
市场因素包括市场需求、竞争程度、销售策略等。
技术因素包括研发技术、产品质量、产品价格等。
人口因素包括能源消费结构、人口数量、人均可支配收入、文化和教育水平等。
在具体建模时，需要将所选因素作为自变量，销售量作为因变量，通过数据挖掘技术进行函数拟合。
模型的好坏通常可以通过误差分析、预测精度、参数估计等指标进行评价。
需要强调的是，在建立新能源汽车销售预测模型时，需要充分考虑数据本身的特点，比如可能存在的非线性关系、时序性等。
其中，季节性趋势是至关重要的因素之一。
例如，在冬季和夏季，电动汽车的销售量可能会出现显著的波动。
数学建模汽车生产计划
数学建模汽车生产计划随着汽车需求的增加，汽车生产计划的编制变得越来越重要。
数学建模是一种快速而准确的方法，可以帮助企业制定最优的汽车生产计划。
在本文中，我们将讨论如何使用数学建模来制定汽车生产计划。
一、确定目标首先，我们需要确定计划的目标。
在制定汽车生产计划时，一般有两个目标，即最大化利润和最大化汽车产量。
这两个目标之间存在一个平衡，即生产更多汽车可能会增加利润，但也会增加成本和风险。
因此，我们需要寻找一个最优的方案，以最大程度地平衡这两个目标。
二、分析数据然后，我们需要分析数据。
汽车生产的数据包括每辆车的成本、生产时间、销售价格和市场需求等。
我们需要通过分析这些数据来确定更具体的目标和制定生产计划。
三、建立数学模型接下来，我们需要建立一个数学模型。
数学模型将数据转化为数学方程，以求解目标函数。
一般来说，汽车生产的数学建模分为以下几个部分：1. 需求预测我们需要通过分析市场需求数据来预测未来的市场需求。
这可以通过建立一个时间序列预测模型来完成。
2. 生产时间模型我们需要建立一个生产时间模型，以确定每辆车的生产时间。
这可以通过工作流程模型或生产线模型来完成。
3. 成本模型我们需要建立一个成本模型，以确定每辆车的成本。
成本模型应包括所有生产成本和运营成本。
4. 制造能力模型我们需要建立一个制造能力模型，以确定生产能力和生产规模。
这可以通过对工厂产能的分析来完成。
5. 最优化模型将以上模型整合起来，我们可以建立一个最优化模型，以寻找最佳生产计划。
这可以通过线性规划或混合整数规划来完成。
四、求解模型最后，我们需要求解模型，以得到最优的生产计划。
这可以通过优化软件来完成。
求解模型后，我们可以得到最佳生产数量、生产时间表和成本预测等信息。
五、优化生产计划我们还需要优化生产计划，以确保生产计划符合实际情况和市场变化。
这可以通过对生产计划进行修正和调整来完成。
总之，数学建模是一种强大的工具，可以帮助企业制定最优的汽车生产计划。
汽车行业维度建模方案
汽车行业维度建模方案
维度建模在汽车行业中可以帮助企业分析和管理各个维度的数据，提取有价值的信息。
以下是汽车行业维度建模的一个方案：
1. 产品维度：汽车行业的核心是不同种类的汽车产品。
可以定义产品维度，包括汽车品牌、型号、颜色、车型、发动机规格等属性。
这样可以根据产品维度进行销售分析、库存管理和市场研究。
2. 顾客维度：汽车行业的目标是满足顾客需求并提供优质的售后服务。
可以定义顾客维度，包括顾客ID、姓名、联系方式、购车时间、购车渠道等属性。
这样可以进行客户分析、顾客满意度调查和客户关系管理。
3. 销售维度：汽车销售是企业的主要业务之一，可以定义销售维度，包括销售ID、销售员ID、销售日期、销售渠道、销售
价格、销售数量等属性。
这样可以进行销售分析、销售预测和销售绩效评估。
4. 供应链维度：汽车制造涉及复杂的供应链管理，可以定义供应链维度，包括供应商ID、供应商名称、供应商地点、供应
商联系方式、供应物料等属性。
这样可以进行供应链分析、物料采购和供应商评估。
5. 售后维度：售后服务是汽车企业的重要组成部分，可以定义售后维度，包括售后服务ID、售后服务类型、服务日期、服
务内容、服务技术人员等属性。
这样可以进行售后服务分析、
故障排查和服务质量评估。
在实际实施维度建模时，可以基于以上维度设计事实表和维度表，并建立相应的关联关系。
通过这种方式，企业可以对汽车销售、客户满意度、供应链管理和售后服务等各个方面进行全面的数据分析和管理，提高企业的运营效率和竞争力。
城市出租车需求仿真预测模型研究
在城市出租车管理中， 出租车的需求量是一个值得研究的问题． 一方面， 出租车的需求受多种因素
影响， 呈很强的动态性和不确定性 ， 难于测量． 另一方面 ， 明确 出租车市场需求 ， 以加强城市出租车的 可
宏 观调控 ， 到多种功 效 ： 收 调节 运力 盲 目配 置 ， 免运 力浪 费 与不 足 ； 护运 输 生 产合 理 结构 ， 证运 输 避 维 保
素有着密切联系的开放系统 ， 各种因素之 间存在着复杂的相互作用关系 ， 而这些关 系大都是非线性关
系．
２ ）互动反馈性． 城市出租车需求系统由许多变量交互作用而形成 因果反馈关系． 整个 系统处处显 现市场供需的互动关系及其因果关联性． 城市出租车需求系统为一个具有互动反馈性和复杂的非线性系统．
维普资讯
第２ ３卷 第 ４期 ２ ０ 年 １ 月 ０７ ２
长
沙
交
通
学
院
学
报
Ｖ ｌ２ Ｎ ． ｏ ＿３ ｏ４ Ｄ ｃ ２ ０ ｅ． ０７
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＣＨＡＮＧＳｔ ＣＯＭ Ｍ ＵＮＩ ＩＡ ＣＡＴＩ ＯＮＳ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ
经济稳定增长 ； 维护正常交通运输市场秩序 ， 充分发挥交通运输市场机制的积极作用 Ｊ在多种建模 ．
与仿真方法相中， 神经 网络学方法强调从系统的全局着眼， 中关注因素与 因素之间的因果联系， 集 研究
目标 随时间变 化 的动 态规律 ， 解决 动态 复杂预 测 问题 的有效途径 ． 研究 在分 析城 市 出租 车需求 系统 是 本
Ｉ
『． 十 ＞＜ ？ ＋
统的建设 与完善并成为现代城市交通的主流
发展方向， 也势必影响出租汽车市场． 综合考
汽车整车销售预测模型的
本研究采用时间序列分析方法对汽车整车的销售数据进行建模和预测。首先收 集历史销售数据，然后进行数据清洗和预处理，接着选择合适的时间序列模型 进行拟合和预测，最后对预测结果进行评估和分析。
CHAPTER 02
汽车销售预测模型概述
线性回归模型
线性回归模型是一种简单但非常强大的预测模型，用于建立因变量与自变量之间的线性关系 。
汽车整车销售预测模 型
2023-11-10
目 录
• 引言 • 汽车销售预测模型概述 • 汽车销售预测模型构建 • 汽车销售预测模型应用 • 汽车销售预测模型优化 • 结论与展望 • 参考文献
CHAPTER 01
引言
研究背景和意义汽车行业是国来自经济的重要支柱之一，汽车整车的销售情况反映了市场需求和经济 发展趋势。
性方面均表现出较好的性能。
03
参考文献3
一种基于深度学习的汽车销售预测模型，利用卷积神经网络对汽车销售
数据进行特征提取和预测。结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面
均优于传统机器学习模型。
THANKS FOR WATCHING
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响方式和程度。
销售策略优化
根据预测结果，汽车制造商可以 制定更加精准的销售策略，包括 生产计划、库存管理、营销策略 等，以提高运营效率和盈利能力
。
研究不足与展望
数据局限性
本研究主要基于历史销售数据进行模型构建和预测，但历史数据可能无法完全反映未来的 市场变化和趋势。未来研究可以考虑结合其他相关数据，如消费者调查、行业报告等，以 更全面地反映市场情况。
神经网络模型的优点是能够处理复杂的非线性关系，适用 于数据量较大、变量之间的关系较为复杂的情况。
CHAPTER 03
数学建模在应用领域的运用
数学建模在应用领域的运用数学建模是现代科学技术的重要组成部分，它利用数学方法和技术，将实际问题抽象为数学模型，并对模型进行分析和求解，以获得适合于实际应用的解决方案。
数学建模已经成为了解决复杂问题的最有效方法之一，被广泛应用于工业、经济、医药、环境保护等各种领域。
本文将重点介绍数学建模在应用领域的具体运用。
一、工业制造数学建模在工业制造领域有着广泛的应用，由于制造过程涉及到大量的参数和条件，如果采用传统的试错方法，将需要耗费大量的时间和精力。
而数学建模可以在先进的模拟平台上通过虚拟仿真，达到快速预测、设计、优化的目的。
以汽车行业为例，专家采取数学建模方法来研究汽车的行驶能力、耐久性和安全性。
利用仿真平台，分析车辆质量、车型、零部件性能、路面摩擦系数等因素的影响，以实现设计优化和提高产品品质。
此外，在工业生产中，数学建模还能够配合传感器和控制系统对生产流程进行在线监控和优化，从而实现精细化管理和提高生产效率。
二、金融领域金融领域是数学建模广泛应用的另一个领域。
数学建模在金融领域的应用主要集中在资产定价、风险控制、投资组合优化、决策支持等方面。
数学建模在金融风险控制中发挥了重要作用。
例如，使用偏微分方程模型可以对大宗商品、股票、期货等资产的价格波动进行预测和风险评估。
同时，基于时间序列分析方法，可以对资产收益的变化进行预测并且构建股票量化交易策略。
在资产定价方面，数学建模也给金融领域带来了一些新的方法。
例如，著名的Black-Scholes公式能够帮助投资者预测期权价格，并且能在金融衍生品市场上通过套利机会获取利润。
三、医疗领域现代医学在面临许多疑难杂症时，数学建模可以发挥突破性的作用。
数学模型可以被用来研究生物学问题，包括寻找长期疾病的机制，分类诊断等方面。
例如，在癌症诊断方面，数学建模可以帮助医生更好地识别不同病人之间的生理特征差异，并且预测病情发展趋势。
这有助于实现个性化诊疗，优化治疗方案，降低病人治疗的副作用。
汽车销量预测模型的建立与验证
汽车销量预测模型的建立与验证汽车销量预测模型的建立与验证随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，汽车已经成为现代人生活中不可或缺的一部分。
汽车销量的预测对于汽车制造商和销售商来说具有重要意义，可以帮助企业合理安排生产和销售计划，提高市场竞争力。
因此，建立一个准确可靠的汽车销量预测模型成为了一个迫切的需求。
首先，建立汽车销量预测模型需要收集大量的相关数据。
这些数据包括汽车品牌、型号、价格、市场份额、销售渠道、市场竞争等。
同时，还需要考虑其他因素如经济发展水平、消费者购车意愿、汽车政策等对汽车销量的影响。
通过对这些数据进行统计和分析，可以找出相关的变量和指标，为汽车销量预测模型的建立提供基础。
其次，选择合适的预测模型也是建立汽车销量预测模型的关键步骤。
常用的预测模型包括线性回归模型、时间序列模型、人工神经网络模型等。
线性回归模型适用于对连续性变量进行预测，可以通过对相关变量之间的线性关系进行建模来预测汽车销量。
时间序列模型适用于预测随时间推移而变化的变量，可以通过分析历史数据的趋势和周期性来预测汽车销量。
人工神经网络模型则可以模拟人脑神经元之间的连接，通过学习和训练来预测汽车销量。
根据具体的需求和数据特点，选择合适的预测模型可以提高预测准确性和可靠性。
最后，验证模型的准确性是建立汽车销量预测模型的重要环节。
通过对历史数据进行模型验证，可以评估模型的预测能力和可靠性。
常用的验证方法包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
通过与实际销量进行比较，计算出模型的误差指标，评估模型的精度和稳定性。
如果模型的预测误差较大，则需要重新调整模型参数，改进模型结构，直到达到满意的预测效果。
综上所述，建立和验证汽车销量预测模型是一项复杂而重要的任务。
它需要收集和分析大量的数据，选择合适的预测模型，并通过验证来评估模型的准确性。
只有建立了准确可靠的汽车销量预测模型，企业才能更好地制定生产和销售策略，提高市场竞争力，实现可持续发展。
2006年汽车市场需求预测
2006年汽车市场需求预测
王晓红
【期刊名称】《市场研究》
【年(卷),期】2006(000)005
【摘要】@@ 一、2005年汽车市场的基本状况rn几年前,中国加入WTO成为了国际经济大家庭中的一员,中国汽车工业以积极的姿态融入国际汽车工业的发展潮流,连续出现了爆发式增长,2002年,中国汽车总产量超过300万辆,随后几年更是迈上一个新台阶,2003年超过400万辆,2004年超过500万辆,成为国家经济发展的5大支柱产业之一.经历了爆发式增长后,2005年中国汽车工业放缓了前进的步伐,步入稳步增长期,产销迈上570万辆的台阶.
【总页数】5页(P17-21)
【作者】王晓红
【作者单位】北京新华信公司
【正文语种】中文
【中图分类】F7
【相关文献】
1.中国汽车市场分析及车用石油需求预测 [J], 刘明
2.汽车市场需求预测建模及其应用研究 [J], 马超群;赵海龙
3.组合预测法在我国汽车市场需求预测中的应用 [J], 潘志刚;韩颖
4.2004年中国汽车市场需求预测 [J],
5.2005年汽车市场需求预测 [J], 王晓红
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[4]
。
韦保仁等假设中国汽车发展速度为快速、中速、慢速
三种情景,用人均G DP估计2020年汽车保有量[5]
。金赛男等基于人均G DP年均增长7%假设,采用情景分析法预测中长期家庭轿车拥有量[6]
。
(二世界主要汽车工业大国汽车普及历史考察分析
美国汽车千人保有量历史数据采用MDPP (M ini m a D istance /Percentage Princi p le方法,消除1928年至1944年间美国大萧条及二战变动影响(注:1943年美国汽车产量小于500辆。MDPP处
MA chao2qun,ZHAO hai2l ong
(School of Business Ad m inistrati on,Hunan University,Changsha410082,China
Abstract:I n this article,an exponential increasing model and a VAR model are adop ted t o f orecast and ana2 lyze the aut omobile popularizati on of China.A cointegrati on and err or correcti on model is adop ted t o analyze the i m2 pact of the global financial crisis in2008on aut omobile market de mand of China.A ne w f orecasting method is p r o2 posed base on the si m ilarity pheno menon exists in aut omobile’s popularizati on t o f orecast the medium and l ong ter maut omobile market de mand of China.
[关键词]汽车;市场需求;预测模型
[中图分类号]F06.29[文献标识码]A[文章编号]1008—1763(200904—0038—07
Research on the M odeli n g of Auto mobile De mand
Forecasti n g and E mpi ri cal Analysis
如下图
2:
(数据来源:中国国家统计局,日本统计局、
韩国统计局,美国国家统计署
图2中国、美国、日本、韩国四国人均发电量(单位:k WH
第23卷 第4期2009年07月湖 南 大 学 学 报(社会科学版
Journal of Hunan University(Social Sciences
Vol.23,No.4
Jul.2009
汽车市场需求预测建模及其应用研究3
马超群,赵海龙
(湖南大学工商管理学院,湖南长沙410082
[摘 要]采用指数增长模型和向量自回归VAR等模型对中国汽车普及进行预测分析。采用协整误差校正模型,分析2008年全球金融危机对中国汽车市场需求的影响。根据汽车普及存在相似性现象,提出了一种新的预测方法,对中国中长期汽车市场需求进行了预测。
车普及率增长曲线的相似性考察(1921年起始,二者欧氏距离如下表1:
表1美国—日本普及率曲线欧氏距离
时间间隔510152030欧氏距离
25..69
将以上普及相似现象推广到人均发电量进行相似性考察,发现中国、美国、日本、韩国在经济快速增长期,人均发电量存在一定的增长趋势相似性现象
二 汽车市场需求增长分析
相较于汽车年销量和年产量,汽车保有量从整体上度量市场对汽车的实际需求,在得到保有量数据后,通过计算其变动增量,可以得到汽车市场对汽车的年度净需求。因此,本文采用汽车保有量度量汽车市场需求,重点对汽车普及率增长进行考察分析。
(一研究回顾
汽车普及率增长曲线存在三个阶段:快速的指数增长阶段,稳定增长阶段,出现饱和阶段,最终出现饱和餍足点[1]。陈道平等认为中国汽车存量还不能对汽车市场需求产生显著的调节作用,汽车市场需求主要受价格、收入及其他因素的影响[2]。曹建海等把汽车市场的扩大归结为三大原因:居民收
理后中国、美国、日本、韩国四国汽车千人保有量增长历史趋势如下图
1:
(数据来源:中国国家统计局,日本统计局、
韩国统计局,美国国家统计署
图1中国、美国、日本、韩国四国汽车千人保有量(单位:辆
以上普及率增长曲线存在明显的三个阶段特征,及增长趋势相似的现象。采用欧氏距离(Eu 2clidean来度量其相似性,这里只给出美国和日本汽
Key words:aut omobile;market de mand;f orecasting model
一 引 言
中国加入W T O以来,汽车普及率出现了迅速增长,成为全球重要的新兴汽车市场和生产基地。汽车产业作为国民经济的支柱产业,是经济增长最重要的动力之一。汽车又是高度依赖于石油制品的产品,交通运输部门的石油消费占石油总消费的60%以上。汽车社会的快速到来,对我国今后相当长一个时期的能源结构、能源安全以及环境保护将产生重大而深远的影响。就汽车产业发展而言,汽车市场需求预测可以为汽车市场实现产销平衡目标提供基础性数据,指导汽车产业这一重要战略性产业的良性发展,还可以为国家制定宏观经济社会发展计划、确保我国能源安全和实施可持续发展战略,贯彻落实科学发展观及全面建设小康社会提供必要的决策参考。
3[收稿日期]2008-12-17
[作者简介]马超群(1963—,男,湖南岳阳人,湖南大学工商管理学院教授,博士生导师.研究方向:系统优化与预测.
第4期马超群,赵海龙:汽车市场需求预测建模及其应用研究入增加、汽车价格下降以及消费环境和消费政策的
改善[3]
。
对汽车保有量的研究重点在于中长期预测。王旖旎采用Co mpertz模型研究汽车拥有率和人均收入之间的非线性关系,假设G DP年增长率从3%至10%的各种状态,并假定中国汽车普及餍足点为