【摘 要】
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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
【机 构】
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西安交通大学城市学院,西安710018
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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.
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