【摘 要】
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中国汽车产业一直以来作为国民经济增长的重要组成部分，产销量排名全球第一，对国民生活和社会技术进步都产生了深远影响。汽车销量的增长直接影响着人们的生产与生活，近年来汽车销量的增长随时空的变化呈现出差异化的趋势，如何有效预测不同地区不同时间汽车销量的增长趋势，对于辅助地方政府和汽车相关企业制定相应的发展对策至关重要。为此，本文从区域的视角研究具有区域特征的汽车销量预测模型，提高模型对区域预测的适用性和准确性，从而高效合理配置资源。首先分析研究除西藏外30个省市自治区16个影响因素数据与汽车销量增长数据之间的线
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中国汽车产业一直以来作为国民经济增长的重要组成部分，产销量排名全球第一，对国民生活和社会技术进步都产生了深远影响。汽车销量的增长直接影响着人们的生产与生活，近年来汽车销量的增长随时空的变化呈现出差异化的趋势，如何有效预测不同地区不同时间汽车销量的增长趋势，对于辅助地方政府和汽车相关企业制定相应的发展对策至关重要。为此，本文从区域的视角研究具有区域特征的汽车销量预测模型，提高模型对区域预测的适用性和准确性，从而高效合理配置资源。首先分析研究除西藏外30个省市自治区16个影响因素数据与汽车销量增长数据之间的线性或非线性指数函数、幂函数、S型曲线函数、双曲线函数特征趋势，以及根据混合核函数提高预测精度、数据为小样本、多属性等特点，提出选择高斯核函数、多项式核函数与Sigmoid核函数进行线性加权构造为混合核函数，建立区域汽车销量支持向量机预测集成模型。然后使用粒子群算法优化区域汽车销量预测集成模型的参数值，最终确定为基于PSO-SVM区域汽车销量预测集成模型。最后通过实验仿真对比分析该PSO-SVM预测集成模型与传统支持向量机模型和其他模型的预测效果，对比模型包括高斯核函数SVM、多项式核函数SVM、Sigmoid核函数SVM、高斯核和多项式核混合核函数SVM、高斯核和Sigmoid核混合核函数SVM、多项式核和Sigmoid核混合核函数SVM、多层感知器神经网络模型（MLP）和长短时记忆神经网络模型（LSTM）。结果表明该PSO-SVM预测集成模型不仅能弥补传统支持向量机对区域汽车销量预测的不足，达到区域预测效果最佳的精确度，还提高了对区域汽车销量预测的适用性和准确性。有效证实了基于PSO-SVM区域汽车销量预测集成模型是具有区域特征的模型。
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