中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处于一个前所未有的关键阶段,而取得这一阶段的胜利离不开政府、企业、人民群众的努力。以政府颁布相关经济发展文件为基础、企业和人民群众遵守约束为关键,中国经济克服内外带来的重重压力,进入转变发展方式、调整经济结构、转换增长动能的一个关键时期。汽车制造业是影响中国经济发展的产业之一,现阶段该产业出现供需失衡,产能过剩等系列问题。尤其是乘用车市场总体产能过剩现象日趋严重,乘用车市场开始进入微增长状态。因此对乘用车销量预测的精准性需求更大。精准预测得到的数据也将会成为未来车辆生产的一个重要的参考指标。本文对乘用车销量预测采用市场细分策略,在对近几年乘用车状况进行深入了解的基础上,对不同市场的车型需求、经济影响、交通情况等进行对比分析,从而发现市场需求,获得制定企业营销决策的优势。设计基于集成学习模型的乘用车销量预测系统,具体研究内容如下:（1）本文使用60款车型在22个省份连续28个月历史行为数据作为基础数据集,从影响销量的角度对数据进行图表分析,以及数据的预处理操作。（2）本文首先将时间序列问题通过滑窗法转化成监督学习的回归问题。然后对原始数据集进行深度挖掘,从省份、月份、车身三个角度进行特征工程,将特征扩充到300维。为了防止模型过拟合现象发生,使用Xgboost算法对特征重要性进行评估和筛选;（3）本文基于Catboost、Xgboost、Lightgbm三种流行的集成学习算法,采用Stacking方法构建了融合模型。（4）本文基于乘用车细分市场销量预测模型,使用相关技术设计并实现了一套针对乘用车细分市场领域的销量预测系统。该系统主要面向群体为生产厂家、经销商,对该类用户群提供历史数据分析和精准预测等功能。本文旨在通过挖掘乘用车细分市场用户的购车需求来解决乘用车市场产能过剩问题,通过对乘用车细分市场历史行为数据的挖掘,预测该市场消费需求的变化趋势,以帮助企业锁定消费群体,定位目标市场需求,制定合适的生产和经销策略。在当今国内外研究领域中,针对乘用车细分市场的数据挖掘问题研究成果较少。本文的研究主要是解决乘用车市场现阶段面临的供大于求、需求与市场不符等问题,使汽车企业建立科学准确的发展模式,使未来汽车企业发展战略更加科学,合理,可实现。