| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.1 汽车销量预测研究背景 | 第7页 |
| 1.1.2 汽车备件销量预测研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 汽车销量预测研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.2 汽车备件销量预测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3.1 汽车销量预测研究意义 | 第12页 |
| 1.3.2 汽车备件销量预测研究意义 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 基于启发式智能的年度汽车销量预测 | 第15-23页 |
| 2.1 启发式智能算在汽车销量预测中的应用 | 第15-18页 |
| 2.1.1 ACO原理研究 | 第15-16页 |
| 2.1.2 PSO原理研究 | 第16-17页 |
| 2.1.3 HPA在汽车销量预测中的应用 | 第17-18页 |
| 2.2 预测模型的建立 | 第18-20页 |
| 2.3 预测结果的分析 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于结构关系识别的月度汽车销量预测 | 第23-43页 |
| 3.1 方法理论 | 第23-26页 |
| 3.1.1 结构关系识别的相关理论 | 第23-25页 |
| 3.1.2 预测模型的相关理论 | 第25-26页 |
| 3.2 基于经济变量的中国汽车销量预测 | 第26-32页 |
| 3.2.1 基于V5的结构关系识别 | 第26-31页 |
| 3.2.2 基于V5的预测模型建立及结果分析 | 第31-32页 |
| 3.3 基于经济变量和国内品牌汽车销量的中国汽车销量预测 | 第32-36页 |
| 3.3.1 基于V6的结构关系识别 | 第32-35页 |
| 3.3.2 基于V6的预测模型建立及结果分析 | 第35-36页 |
| 3.4 基于经济变量和相关品牌汽车销量的品牌汽车销量预测 | 第36-42页 |
| 3.4.1 基于V7的结构关系识别 | 第36-41页 |
| 3.4.2 基于V7的预测模型建立及结果分析 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于统一动态模型的汽车备件销量预测 | 第43-57页 |
| 4.1 启发式智能算法在汽车备件销量预测中的应用 | 第43-46页 |
| 4.1.1 GA原理研究 | 第43-44页 |
| 4.1.2 ACO原理研究 | 第44-45页 |
| 4.1.3 HGA在汽车备件销量预测中的应用 | 第45-46页 |
| 4.2 预测模型的建立 | 第46-50页 |
| 4.2.1 加权移动平均 | 第46-47页 |
| 4.2.2 指数平滑算法 | 第47-48页 |
| 4.2.3 温特线性和季节性指数平滑 | 第48-49页 |
| 4.2.4 灰色模型 | 第49页 |
| 4.2.5 统一动态预测模型的建立 | 第49-50页 |
| 4.3 预测结果的分析 | 第50-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |