基于百度指数的汽车销量预测模型

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.

关键词：百度指数、销量预测、LSTM模型、ARMA模型

分类号：F713.54(国内贸易经济)

在线出版日期：2019-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：64-65