作者：魏衍增百度指数销量预测lstm模型arma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。
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