我国的汽车产业得到了日新月异的发展,国内人民对汽车的需求已经使得许多汽车销售的4S店无法满足,汽车产业的重心正逐渐由前市场向后市场转移,汽车售后服务逐渐成为汽车销售4S店所关心的核心问题。因此,分析汽车客户需求,并提供相对应的汽车售后主动服务是至关重要的,也是解决汽车客户需求个性化与售后服务同质化矛盾的唯一途径。本文基于课题组前期的研究成果,在客户划分、客户分类、客户聚类、客户共性特征提取、客户个性特征分析等一系列的研究成果之上,总结不同汽车客户群的标准客户。在已经充分了解汽车售后服务种类的前提下,对汽车标准客户所需的汽车售后服务进行预测,以达到汽车业售后主动服务的目的。基于此,本文拟利用改进的粒子群-模糊神经网络模型对汽车标准客户所需的汽车售后服务进行预测,从而达到为客户进行主动服务的目的。模糊神经网络具有较好的非线性和学习能力,同时能够模仿人的思维方式,但是经常出现易震荡、收敛速度较慢、局部优化等缺点,缺乏精确数据筛选处理能力；粒子群算法可以依赖较少的经验参数达到快速收敛的能力,但同时也容易陷入局部优化。基于以上原因,本文利用改进的粒子群算法,通过对传统化算法的自适应调整,不但提高了收敛速度,还保证的种群的多样性,同时利用改进的粒子群算法对模糊神经网络的输入节点、隐含层节点、输入权值、输出权值、阈值等参数进行训练,通过改进的粒子群-模糊神经网络模型,更加的稳定,能较快的达到全局收敛,并且具有较强的记忆能力、学习能力和推广能力。最后,本文通过实证研究SH4S店的售后服务预测,通过课题组前期的问卷调查及回收的数据,确定SH4S店的汽车标准客户,并利用改进的粒子群-模糊神经网络模型对SH4S店的汽车标准客户进行服务预测。