考虑品牌情感的汽车销量预测模型

发布时间：2018-05-24 13:44

  本文选题：汽车销量预测 + 时间序列分析　； 参考：《合肥工业大学学报(自然科学版)》2017年09期

【摘要】：现有汽车销量预测研究大多面向整体汽车市场而非单一汽车品牌,而且缺乏对用户口碑数据的深入挖掘,忽略了口碑因素对购买意愿的影响,从而导致预测模型预测精度较低。文章提出一种改进的考虑品牌情感的自回归模型(brand opinion aware autoregressive model,BOAR),对于单一品牌,在考虑该品牌不同时间窗历史销量基础上,结合用户在线评论中挖掘的用户情感值进行汽车销量预测。对多个汽车品牌的实验表明,该模型可以准确预测单一汽车品牌的销量,具有更好的稳定性。研究结果可以为汽车制造厂商生产规划和控制提供更有效的决策支持。
[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.
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71490725;71371062;91546114)
【分类号】：F426.471

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本文编号：1929264