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J-GLOBAL ID：202002280098361987   整理番号：20A2527566

マルチソース不均一およびXBOOST車両販売予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Multi-source Heterogeneous and XBOOST Vehicle Sales Forecasting Model

著者 (4件)： Zhang Fan (China Automotive Research (Tianjin) Automotive Information Consulting Co., Ltd., Tianjin, China) ,  Yang Jing (China Automotive Research (Tianjin) Automotive Information Consulting Co., Ltd., Tianjin, China) ,  Guo Yaxin (China Automotive Research (Tianjin) Automotive Information Consulting Co., Ltd., Tianjin, China) ,  Gu Hongjian (China Automotive Research (Tianjin) Automotive Information Consulting Co., Ltd., Tianjin, China)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1283  ページ： 340-347  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経済の急速な発展によって,自動車産業は,世界の1自動車消費者市場と世界最大の消費者潜在的市場として発展した。国内の自動生産と販売の成長は,自動金融に関して明らかなドライブ影響を持った。自動金融の浸透率は,約40%から約40%まで上昇した。本論文の目的は,マルチソース不均一とXBOOST車両販売予測モデルに基づくモデルアルゴリズムを最適化することである。本論文では,自動販売予測モデルへのマルチソース不均一性とXBOOSTアルゴリズムの適用を,A自動車企業の自動販売のサンプルデータを用いて論じ,顧客の関連特性を研究し,販売予測のロジスティック回帰モデルを確立し,それを標準とした。最後に,最適パラメータ組合せを,モデル効果を最適化するために調査した。機械学習分類モデルの評価指標と組み合わせて,各モデルの性能を比較した。結果は,予測と実際の販売量間の差異が12.1%であったことを示した。これは,自動車販売の予測のための参照を提供する企業にとって有効である。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  自動車 ,  消費者 ,  自動車工業 ,  金融 ,  浸透率 ,  不均一性 ,  機械学習 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  販売量 ,  ロジスティック回帰モデル ,  最適パラメータ ,  評価指標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチソース不均一性 ,  自動車販売 ,  機械学習 ,  ロジスティック回帰

分類 (1件)： 自動車・自動車工業一般  (QG01000P)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  ソース ,  不均一 ,  販売 ,  予測モデル