基于改进BP神经网络的新能源汽车销量预测

杨东红

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基于改进BP神经网络的新能源汽车销量预测

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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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来源
《自动化与仪器仪表》 |2021年第11期|60-63|共4页
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;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
BP神经网络; SARIMA模型; 新能源汽车; 销量预测;

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