基于百度指数和BP神经网络的汽车销量预测模型研究

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企业的战略决策应以市场需求为依据,最能真实反映市场需求的指标之一是产品销量,因此对汽车销量做出及时准确的预测对于企业未来发展规划具有重要的指导意义。当前中国汽车市场竞争激烈,各大汽车制造商纷纷投入大量资金和技术抢占市场份额,不断地在市场上推出新的车型,这一方面可为消费者带来更加丰富的购买选择,另一方面也使得汽车企业的销量预测变得更加困难。在互联网快速发展的背景下,消费者获取信息的途径和习惯发生改变,人们的决策行为越来越多地在网上得以体现,利用实时网络数据进行销量预测为企业提供了一个新的研究视角。本文
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汽车产业是我国国民经济的支柱产业。根据中国汽车协会公布的数据,2009年以来,连续7年销量过千万大关,市场价值及产业链范围巨大。汽车零部件企业也是这一庞大产业链上的关键一环,据统计,2014年我国汽车零部件企业总产值已经达两点七万亿元人民币,约占整个汽车产业总产值四成左右。S企业,在公司发展初期的业务是以冰箱洗衣机塑料件加工生产为主,以汽车内饰零部件加工生产为辅。随着汽车内饰零部件业务规模的迅速增
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能源安全、环境污染、气候恶化是当今世界经济以及人类发展所面临的最为严峻的三大挑战。世界各国为有效解决温室效应等气候问题,纷纷公布了本国的燃油车禁售时间,并积极从事新能源汽车的研发与推广。我国政府也在大力发展新能源汽车产业,以期改善国民居住环境,实现可持续发展。此外,为了在全球高新技术领域的竞争中占据有利地位,实现我国由制造大国向制造强国的转变,近些年我国政府发布了众多战略性计划,如《中国制造202
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近些年,在工业4.0的发展潮流推动下,众多企业纷纷转型升级建设智能工厂,自动化物流系统的设计是实现工厂智能化的物流保障。越来越多企业在新建厂房时采用多层厂房的形式来提高用地效率,而如何设计自动化物流系统来解决跨楼层、跨厂房的物料配送问题尤为复杂。论文以产学研合作项目,某汽车电子公司新建厂区二个多层厂房为研究对象,开展自动化物流系统设计,主要研究内容如下:(1)厂房总体布局与物流描述。调研与描述公司
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