《表9：长期预测结果：基于百度指数的大众汽车销量预测研究》

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《基于百度指数的大众汽车销量预测研究》

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各模型的短期预测值如图4 （b）所示，sales为汽车销量真实值，Baidu Index+PCA模型的预测值与汽车销量基本吻合，该模型能够有效的捕捉到汽车销量的短期波动。ARIMA和ARIMA+RBF拟合了销量的长期线性变化趋势，而RBF的短期预测能力较差，这可能是RBF神经网络参数过多而本文的训练数据较少的缘故。ARIMA、RBF、ARIMA+RBF均对销量进行拟合，如今汽车市场深受国家政策以及消费者需求变化的影响，历史数据难以充分反映市场变化情况，百度指数将成为销量预测的有效因素。