基于组合模型的新能源汽车销量预测方法

摘要

在汽车行业,企业需要对汽车的销量进行准确预测,以制定科学合理的生产计划。为此,以新能源汽车为例,利用历史销量数据构建基于传统时间序列理论的ARIMA预测模型和基于深度学习的LSTM预测模型,并利用Stacking方法对以上两种模型进行集成。实验结果表明,组合模型的平均绝对百分比误差为3.65%,相较于ARIMA(0,1,1)模型和LSTM模型分别降低2.57%和1.86%。该方法可为新能源汽车生产计划提供数据参考,并适用于其他类型汽车。