[发明专利]一种结合计量经济学和启发式智能的汽车销量预测方法及系统

摘要

本发明提供了一种结合计量经济学和启发式智能的汽车销量预测方法及系统，通过建立数据库来储存汽车销量预测所需数据，包括经济指标、品牌车销量以及汽车销量，称为预测变量；通过数据获取模块连接数据库与汽车销量预测系统来获取所需预测变量，再进行变量之间的结构关系检验，得到存在长期均衡和因果关系的内生变量；进而对内生变量建立向量误差修正模型；然后利用启发式智能算法优化该预测模型系数；最终将得到的预测模型存入销量预测应用系统，在输入相应的经济变量、品牌车以及往年汽车销量数据后即可生成销量预测结果。本发明寻找到一种比较适合长期预测的模型，同时利用启发式智能优化精度高等特点，有效提高了汽车销量预测精度。

主权项

一种结合计量经济学和启发式智能的汽车销量预测系统，其特征在于，所述的汽车销量预测系统包括数据库、数据获取模块、单位根检验模块、弱外生性检验模块、协整检验模块、格兰杰因果关系检验模块、模型储存模块、基于启发式智能优化模块和销量预测应用系统模块；所述的数据库包括汽车销量、经济变量和品牌车销量三方面数据，其中汽车销量为过往时期的汽车总销量，经济变量包括CPI、CCI和汽油价格，品牌车销量为各品牌段销量较高的汽车；以上三方面数据均影响当前待预测的销量，统称为预测变量，作为销量预测的基础；数据库中的所有原始数据分为年度、季度和月度数据；所述的数据获取模块用于连接数据库与汽车销量预测系统，获取预测所需的原始预测变量；所述的单位根检验模块与数据获取模块连接，对所获得的原始预测变量命名成时间序列的形式，再进行平稳性检查；所述的弱外生性检验模块与单位根检验模块连接，对通过单位根检验的原始预测变量进行内外生性区分；所述的协整检验模块与弱外生性检验模块连接，对通过弱外生性检验筛选的内生变量进行协整检验，检验内生变量间的线性整合是否平稳，若平稳则说明该时间序列是协整的；所述的格兰杰因果关系检验与单位根检验模块连接，对通过单位根检验的原始预测变量进行因果关系检验；因果关系检验后再次检验原始预测变量的内外生性；在时间序列情形下，两个预测变量X、Y间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的未来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因；所述的模型储存模块与协整检验模块连接，对通过协整检验的内生变量进行建模；并将分析出来的预测模型储存在模型储存模块，其中模型包含的内生变量之间存在长期协整关系；所述的基于启发式智能优化模块与模型储存模块连接，用于优化模型储存模块里的预测模型系数；所述的销量预测应用系统模块与启发式智能优化模块连接，将启发式智能优化后的预测模型储存在销量预测应用系统模块中。