基于改进BP神经网络的新能源汽车销量预测

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中文摘要：针对新能源汽车销量数据包含非随机性波动序列和随机性波动序列,采用标准BP神经网络预测精度不高的问题,提出一种基于改进BP神经网络的新能源汽车销量模型.首先,采用SARIMA模型对新能源汽车销量数据中非随机性波动序列进行预测,采用BP神经网络模型对新能源汽车销量数据中随机性波动序列进行预测;然后,将预测结果相乘,得到新能源汽车销量最终预测结果;最后,通过仿真实验对提出方法进行了验证.结果表明,本研究基于改进BP神经网络可准确预测新能源汽车销量的趋势,平均预测准确率为90.82％,可用于实际新能源汽车月度销量预测.

外文标题：Sales Forecast Of New Energy Vehicles Based On Improved BP Neural Network

作者：

杨东红

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作者单位：

西安交通大学城市学院,西安710018

关键词：

BP神经网络 SARIMA模型新能源汽车销量预测

基金：

西安交通大学城市学院2020年校级科研项目:

项目编号：

202002X09

出版年：

2021

DOI：

10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.11.060

自动化与仪器仪表

重庆工业自动化仪表研究所,重庆市自动化与仪器仪表学会

自动化与仪器仪表

CSTPCD

影响因子：0.327

ISSN：1001-9227

年,卷(期)：2021.(11)

被引量8
参考文献量2