【摘 要】
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对汽车销量时间序列的预测方法进行了研究，针对汽车销量影响因素表现出的多样性，应用灰色关联分析法对其进行筛选。针对汽车销量时间序列表现出的线性特征和环境动态变化导致的
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对汽车销量时间序列的预测方法进行了研究，针对汽车销量影响因素表现出的多样性，应用灰色关联分析法对其进行筛选。针对汽车销量时间序列表现出的线性特征和环境动态变化导致的非线性规律，单一的线性预测方法和非线性预测方法都无法满足时间序列的预测要求。提出了一种SARIMA-BP神经网络预测方法，利用SARIMA方法对时间序列的线性部分进行建模，利用BP神经网络方法对时间序列的非线性部分进行建模。仿真结果表明，SARIMA-BP神经网络方法比单一模型的预测准确率更高。
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