Holt-Winters方法在H汽车年销量预测中的应用

发表时间:2021/5/7   来源:《科学与技术》2021年29卷第3期   作者:赵博宇、李哲
[导读] 为促进H汽车进一步发展,准确预测H汽车未来发展趋势
        赵博宇、李哲

 
         (华北电力大学 河北 保定 071000)

        摘  要:为促进H汽车进一步发展,准确预测H汽车未来发展趋势,通过建立汽车销量预测模型,选取H汽车近年来销售量数据,应用Holt-Winters方法对H汽车2019年销售量进行预测,并对预测结果分析,Holt-Winters方法比较适合H汽车年销售量预测。
        关键词:销售量预测;线性趋势外推法;Holt-Winters方法;
        中图分类号:         文献标识码:A          文章编号:
        H汽车股份有限公司成立于1984年,1991年开始,H汽车开始得到了迅速发展。2003年以来,该品牌汽车连续多年保持全国销量领先;H汽车不仅扭转了国产汽车品牌始终处于劣势的地位,同时也进一步在质量上让国产汽车得到了世界的认可,成为当前最具潜力的国产汽车品牌[1]。
        为了使H汽车得到进一步发展,汽车销量的预测便不可或缺。建立完善的汽车销量预测模型,准确预测未来汽车销量发展趋势,能够为企业自身实现产销平衡提供数据支撑,也能为汽车产业规划提供理论指导[2]。本文以H汽车近年销量快报数据为基础,运用Holt-Winters方法对H汽车2019年销售量进行预测,分析方法的原理、实现过程、预测结果、改进思路,探讨出针对H汽车年销售量最优预测的方法。
        一、Holt-Winters方法
        1.Holt-Winters方法原理
        Holt-Winters模型也称为三次指数平滑模型,包含基于加法的Holt-Winters和基于乘法的Holt-Winters两种算法模型,这两种算法都可以对同时含有趋势和季节性的时间序列进行预测 [5]。以下主要介绍基于乘法的Holt-Winters模型,该模型是在一次指数平滑和二次指数平滑算法的基础上获得。
        乘法模型也叫做乘性季节(multiplicative seasonality)模型,Holt-Winters算法三个基本方程为:

        2.Holt-Winters方法实现过程
        根据Holt-Winters方法的要求,选取H汽车2016年至2018年12个季度的销售量量如
        图2所示,可以发现H汽车2016年至2018年各季度销售量量存在明显的周期性波动。
        










图 2 H汽车2016年至2018年各季度销售量
        根据2016年至2018年数据对H汽车2019年销售量进行预测,三个参数均为0.5,借助matlab运行程序得到H汽车2019年四个季度销售量分别为232170、194960、210113、346023合计983266辆。
        3.对预测结果进行分析
        真实的2019年H汽车销售量为1060298辆,进行误差分析。计算相对误差:为-7.265%,
        4.改进思路
        由于H汽车季度销量呈周期性波动,说明该方法可行,继而通过合理调节α、β、γ三个平滑参数的大小取得最优结果。为确定α、β、γ何时为最优值,采用控制变量法进行分析对比。
        经过多次设定当取α、β、γ分别为0.8、0.7、0.5,预测值为1060451辆。计算相对误差为0.014%,与实际值H汽车2019年销售量1060298辆最为精确,其相对误差为0.014%,因此改进成功。
四、结论与建议
        通过以上预测方法及改进,2019年H汽车销售量预测值相对误差比较如表7所示:

        综上所述。针对H汽车近年来销售量变化情况,使用Holt-Winters方法并调整参数,使其相对误差较小,预测精度较高。因此建议针对H汽车销售量预测可以选用Holt-Winters方法。

参考文献:
[1] 闫向军.从长城看自主品牌汽车的国际化模式升级[J].时代汽车,2020.
[2] 彭岩,钟经廷.采用灰色GM(1,1)模型的汽车产量预测[J].重庆理工大学学报,2014.
[3] 陈林森.采用滑动平均法实现的短期电力负荷预测[J].中国科技信息,2009.
[4] 肖云梅,刘琼等.基于二次指数平滑法的长株潭地区典型农产品冷链需求量预测研究[J].农村经济与科技,2019,30(11).
[5] 李兵,吴一敌等.Holt-Winters模型在电能表需求预测中的应用[J].河北电力技术,2019,38(5).
[6] 李晓凤.修正指数曲线的人口预测模型[J].荆门职业技术学院学报,2006,21(6).
作者简介:赵博宇,男,华北电力大学硕士研究生。
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