论文摘要
随着互联网的发展,人们在购买商品前一般都会在网上搜索商品的相关信息,从而作为购买决策的重要参考依据。汽车作为一种高价值商品,几乎所有消费者在购买前都会使用搜索引擎查询心仪车型的价格、口碑等,因此搜索指数可在一定程度上反映出某款车型销量变化的趋势。以百度指数和汽车销量为输入变量构建汽车销量预测模型,以便获得更加精确的预测结果。为了验证百度指数对预测的作用,将移动平均自回归(ARMA)模型设为基准模型,输入变量为历史销量数据。实验结果表明,加入百度指数的LSTM销量预测模型的预测精度比基准模型有了较大提升。因此,汽车企业可选择基于LSTM的销量预测模型来提升销量预测精度,用于指导企业制订生产和营销计划。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 魏衍增
关键词: 百度指数,销量预测,模型
来源: 科技与创新 2019年19期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,汽车工业,宏观经济管理与可持续发展,工业经济
单位: 同济大学经济与管理学院
分类号: F426.471;F224
DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.19.025
页码: 64-65
总页数: 2
文件大小: 1351K
下载量: 490
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