作为最常用的轻质石油化工产品之一,汽油不仅是发动机的重要燃料,也是现代社会中非常重要的化工产品,广泛应用于多个领域。从各个领域的应用来看,汽油的消费与我国经济水平及国民的生活息息相关。因此,有效的汽油消费量预测,将为相关行业和企业提供科学的决策依据和适当的生产计划指南。在此背景下,本文结合“滚动机制”、“数据特征驱动建模”、“分解集成”以及“迁移学习”的思想,提出了三个有效的汽油消费量预测模型。研究内容如下:（1）基于滚动分解集成的汽油消费量预测研究本研究工作提出了一种有效的滚动分解集成模型预测汽油消费量。此模型涉及数据分解、分量预测和集成预测三步。在第一步中,由于小波分解和集成经验模态分解具有优良特性,因此本研究工作使用这两种模型作为分解方法;在分量预测中,由于支持向量回归可以改善数据的稀缺性,因此被用作预测模型;在集成预测中,使用简单相加策略作为集成方法。此外,为解决由于测试数据集分解而导致未来信息误用产生的虚假高预测精度问题,本研究工作采用了滚动分解和滚动预测机制。在实证中,本研究使用了中国30个省份的季度汽油消费量数据进行分析,检验模型的优越性。实验结果从水平预测和方向预测的角度,证明了滚动分解集成模型在汽油消费量预测中的有效性和鲁棒性。（2）基于周期性特征驱动滚动分解集成的汽油消费量预测研究本研究工作提出了一种有效的基于周期性特征驱动的滚动分解集成模型,用于预测汽油消费量。在此模型中,主要涉及五个步骤,即数据特征检验、数据分解、分量特征分析、分量预测和集成预测。在数据特征检验和分量特征分析中,对原始数据和分量序列进行深入挖掘,探索数据中隐藏的数据特征。根据数据特征检验结果,选择适用的分解方法和预测模型,完成原始数据的分解和分量预测。在集成预测中,根据分解方法的原理,使用与其对应的集成模型集成分量预测结果。此外,这种方法仍然采用滚动分解和滚动预测机制来解决对未来信息误用的问题。为了便于说明和验证,本研究使用中国4个省份的季度汽油消费量数据进行分析。实验结果从水平预测和方向预测的角度,证明了基于周期性特征驱动的滚动分解集成模型在汽油消费量预测中的有效性和鲁棒性。（3）基于相似性特征驱动迁移学习的汽油消费量预测研究对于数据量少且波动不规律的汽油消费量数据,本研究工作提出了一种基于相似性特征驱动的迁移学习模型进行预测。在此模型中,主要涉及两个步骤:相似性特征检验和迁移学习预测。在第一步中,使用皮尔逊相关系数,检验各省份汽油消费量数据之间的相似性特征。在迁移学习预测中,根据相似性特征检验的结果,使用两阶段自适应增强迁移学习（twostage Tr Ada Boost）来预测汽油消费量。此外,本研究还选择递归特征消除（RFE）作为特征选择方法,余弦相似度与皮尔逊相关系数的加权组合作为相似性度量的方法,以此来解决迁移学习模型中源域选择的问题。为了验证模型的有效性,本研究使用了中国13个省份的季度汽油消费量数据及其影响因素数据进行分析。结果证明了基于相似性特征驱动的迁移学习模型在预测精度的有效性和鲁棒性。本文通过结合“滚动机制”、“数据特征驱动建模”、“分解集成”以及“迁移学习”的思想,提出了三个汽油消费量预测模型。这些模型不仅可以有效地提升对汽油消费量的预测能力,同时可以优化模型复杂性并节约模型计算成本。结果表明本文中的三个汽油消费量预测模型均显著优于基准模型,这表明提出的基于滚动机制和数据特征驱动的汽油消费量预测模型可以有效地预测汽油消费量。