基于多价值链的汽车零配件需求预测研究

随着汽车售后市场竞争的不断加剧,高效准确的配件需求预测对代理商制定配件销售决策具有重要参考意义。以汽车产业链协同平台上多价值链数据为来源,构建多链数据集。然后利用随机森林提取与配件需求相关度较高的特征因素,并将其投入LSTM神经网络中进行模型训练,得出预测结果。最后采用平台上某代理商的多链数据对预测模型进行实例验证。结果表明,相比于单一组件模型,该组合模型的预测效果具有更高的稳定性和准确性。