New Energy Vehicles Sales Prediction Model Combining the Online Reviews Sentiment Analysis: A Case Study of Chinese New Energy Vehicles Market

Das Kapitel untersucht eine ausgeklügelte Methode zur Vorhersage der Verkäufe von New Energy Vehicle (NEV) in China und kombiniert Sentiment-Analysen von Online-Bewertungen mit traditionellen Zeitreihenmodellen. Durch die Einbeziehung der öffentlichen Meinung in das Prognosemodell bietet die Studie eine einzigartige Perspektive, die die Genauigkeit der Umsatzprognosen erhöht. Die Methodik beinhaltet die Schulung eines Modells der Random Forest Regression (RFR) zu historischen Einflussfaktoren und die anschließende Verwendung eines Modells der Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) zur Vorhersage dieser Faktoren. Die Einbeziehung von Stimmungsvariablen, die die Einstellungen und Emotionen der Fahrzeughalter widerspiegeln, verbessert die Leistung des Modells weiter. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass dieser hybride Ansatz herkömmliche Methoden übertrifft, was die Bedeutung der Berücksichtigung der öffentlichen Stimmung bei Marktprognosen unterstreicht. Das Kapitel schließt mit Empfehlungen für zukünftige Forschung, einschließlich der Integration weiterer Daten und fortschrittlicher Instrumente zur Stimmungsanalyse.