随着国家对新能源的重视,太阳能热水器行业发展迅速,行业竞争越来越激烈,各企业要想在激烈的竞争下提高市场的占有率,需要对我国太阳能热水器市场进行准确的预测,以合理安排企业的生产计划。为了找到预测精度高的预测模型,本文根据我国历年太阳能热水器销售量的变化趋势。首先用常规的对线性趋势时间序列预测模型中的指数平滑模型对热水器的销售量进行预测,根据销售量散点图的特性选取二次指数平滑模型,其预测的结果与实际值之间有明显的滞后性,且预测误差较大;考虑到市场需求具有非线性变化趋势,改用神经网络中应用最广泛的BP神经网络模型对热水器销售量进行预测,BP神经网络最强大的功能是其自学习、自适应、自组织的能力以及非线性函数逼近能力,通过比较两种模型的预测效果发现,用BP神经网络模型进行预测的效果要好于用指数平滑模型预测的效果,但是用BP网络模型容易出现过拟合的现象。因此,引入指数平滑神经网络模型,对二次指数平滑后得到的二次指数平滑序列作为BP神经网络的输入值,用BP神经网络模型进行预测,该模型结合了两个模型的优点,大大的提高了预测的精度,为各企业的预测方法的选择提供了一个参考。