[发明专利]一种考虑品牌情感的汽车销量预测方法

说明书

技术领域

本发明属于销量预测领域，具体地说是一种用于预测各汽车品牌月度销量的考虑品牌情感的汽车销量预测方法。

背景技术

中国汽车行业过去几十年取得了突飞猛进的发展，已经成为支撑和拉动中国经济持续快速增长的主导产业之一。面对当前复杂的国内外经济环境和不断加大的经济下行压力，准确地预测汽车销量无论是对于从宏观上整体掌控汽车市场的发育与成长态势的政策制定者，还是对于从微观上研究市场行情以制定营销策略的汽车厂商，都具有极其重要的作用。

现有汽车销量预测方法主要关注某一地区的市场总体汽车销量的宏观预测，如预测中国市场总体汽车需求量，虽然预测方法简单易行，可以对短期销量进行较为准确地刻画，但是仍然存在预测粒度过于宏观导致预测结果现实指导意义薄弱等不足，对于细化至汽车品牌粒度的销量预测方法研究目前还是空白。同时，在电影票房预测、图书销量预测等领域的研究表明，在线评论数据有助于提高产品销量预测模型的准确率。由于大众对产品的看法会影响产品的销售情况，因此对在线评论进行深入分析对于预测产品未来销量具有重要作用。现有的汽车销量预测方法主要利用历史销售数据和社会宏观经济指标，如GDP、CPI等，对于网络大数据中诸如专业汽车论坛用户评论数据等蕴含极高预测能力的高价值的数据缺少深入挖掘。此外，我国汽车市场由于受气候、节假日、产品更迭等诸多因素的影响，汽车月度销售数据呈现稳定的季节性特征，即车市的销量会随着季节的变化而呈现出高峰低谷的规律性周期变化。而现有研究缺乏对汽车销售季节性变化趋势的考虑，从而导致预测精度较低。

发明内容

本发明针对现有汽车销量预测方法存在的不足之处，提出一种考虑品牌情感的汽车销量预测方法，以期能充分发掘销量时间序列季节性变化和网络大数据中消费者的口碑情感倾向因素的短期预测能力，从而将汽车销量预测细化到更加微观的品牌粒度，并提高预测精度。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

本发明一种考虑品牌情感的汽车销量预测方法的特点是按照如下步骤进行：

步骤一、采集第t个月消费者购买汽车品牌b旗下所有汽车的评论数据，记为表示第t个月的第k个评论数据，且所述第t个月的第k个评论数据包括：第t个月的第k个评分数据和第t个月的第k个评论文本数据且表示第t个月的第k个评分数据的第i个评分项；表示第t个月的第k个评论文本数据的第j个评论文本；t＝1,2,…,T；k＝1,2,…,K；i＝1,2,…,I，j＝1,2,…,J；

步骤二、对所有品牌的T个月的评论数据Rev利用基于点互信息PMI的方法构造情感词典，得到所述评论数据Rev中所有情感词的情感值；

步骤三、基于所述情感词典，对所述第t个月的第k个评论文本数据的情感进行量化，得到所述第t个月的第k个评论文本数据的情感值从而得到第t个月的汽车品牌b的情感值

步骤四、利用式(1)构建第t月的汽车品牌b销量的预测模型

式(1)中，λ_m、φ_p和ρ_q表示用最小二乘回归得到的模型参数；τ表示预测模型常数项；表示汽车品牌b在第t月的前m年的同期销量；表示汽车品牌b在第t月的前p月的销量；汽车品牌b在第t个月的前q月的情感值；M、P和Q为所设定的参数，分别表示第t月之前M个年的历史同期销量对第t月的影响、第t月之前P个月的前期销量对第t月的影响、第t月之前Q个月的汽车品牌的情感值对第t月的影响；

步骤五、利用式(2)获得汽车品牌b销量的预测模型的目标函数z_b：

式(2)中，表示第n月汽车品牌b销量的预测值；表示第n月汽车品牌b销量的真实值；N表示总的预测月数；

步骤六、利用网格搜索方法对所述目标函数z_b进行求解，得到M、P和Q的值，从而利用所述预测模型预测汽车品牌b下个月的销量。

本发明所述的销量预测方法的特点也在于，所述步骤二是按如下步骤进行：