基于ARIMA和LSTM的新能源汽車銷量預(yù)測研究

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摘要：隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變和環(huán)保意識(shí)的提升，新能源汽車行業(yè)迅速發(fā)展，銷量預(yù)測對于市場布局、生產(chǎn)及供應(yīng)鏈管理至關(guān)重要。然而，銷量預(yù)測受多種因素影響，具有復(fù)雜性和非線性特征，傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測方法如ARIMA模型在處理這些特征時(shí)存在局限性。為克服這些問題，提出了一種創(chuàng)新的組合模型算法，該算法融合了ARIMA模型在捕捉線性趨勢方面的優(yōu)勢以及LSTM模型在捕捉非線性特征和時(shí)間依賴性方面的強(qiáng)大能力。（剩余4779字）