2025年整車市場銷量分析：基於Transformer的區域整車投放量多屬性決策研究

  在2025年，隨著汽車行業競爭的加劇，整車製造廠在直營模式下，科學的整車投放決策對於提升企業市場競爭力顯得尤為關鍵。當前的整車投放決策方法存在諸多局限性，例如傳統人工經驗決策方法忽視了數據的時序關聯性，而簡單的神經網絡算法雖考慮了時序性，但未能有效整合區域特徵、車型屬性、消費價格指數等多維度信息。為解決這些問題，本文提出了一種基於Transformer的區域整車投放量多屬性決策方法(TransMADM)，旨在為整車製造廠提供更科學的投放量優化方案。該方法通過預測階段和決策階段的有機結合，不僅提升了預測精度，還增強了對區域市場動態的適應能力，為整車製造廠的市場策略提供了有力支持。

  一、整車投放決策的現狀與挑戰

  《2025-2030年全球及中國汽車行業市場現狀調研及發展前景分析報告》整車製造廠在直營模式下，需要根據市場需求制定精準的投放策略。然而，現有的投放量決策方法存在明顯不足。一方面，傳統的人工經驗決策方法主要依賴歷史數據和主觀判斷，難以捕捉數據中的時序關聯性，導致決策的科學性和準確性不足。另一方面，簡單的神經網絡算法雖然能夠處理時序數據，但在整合多維度信息方面存在缺陷，無法充分考慮區域特徵、車型屬性、消費價格指數等因素對投放量的影響。這些局限性使得整車製造廠在面對複雜多變的市場環境時，難以做出精準的投放決策，進而影響企業的市場競爭力和經濟效益。

  二、基於Transformer的整車投放量預測模型

  為解決現有方法的不足，本文提出了基於Transformer的區域整車投放量多屬性決策方法(TransMADM)。該方法包含兩個階段：預測階段和決策階段。在預測階段，利用Transformer模型中的自注意力機制捕捉時序數據的內在關聯，將多類型數據嵌入至高維向量空間，構建了綜合考慮時序關聯性與多維特徵的投放量預測模型。具體而言，Transformer模型通過其編碼器(Encoder)部分，能夠並行處理輸入數據，避免了傳統循環神經網絡(如LSTM)在處理長時序數據時可能出現的梯度消失或梯度爆炸問題。模型的輸入包括銷售量、故障量、價格、消費價格指數(CPI)、月份、車型和區域等特徵。其中，銷售量、故障量、價格和CPI屬於時序類型特徵，而月份、車型和區域則屬於非時序類型特徵。通過將類別型離散特徵轉化為連續特徵，減少了誤差和信息損失，提高了預測結果的準確性。

  實驗結果表明，該預測模型相較於廣泛應用的神經網絡方法LSTM和RNN，在均方誤差(MSE)方面分別提高了2.47%和1.25%。這一結果充分證明了基於Transformer的預測模型在處理整車投放量預測任務時的優越性。例如，A車型在甘肅省和四川省的投放量預測結果顯示，TransMADM模型的預測結果更接近真實值，而RNN和LSTM的預測結果誤差相對較大。這表明，TransMADM模型能夠更好地捕捉不同地區和車型之間的複雜關係，為整車製造廠提供更可靠的投放量預測。

  三、基於語言值的整車投放量多屬性決策方法

  整車市場銷量分析指出在決策階段，基於預測結果，引入了語言真值格蘊涵代數來更好地表達決策過程中的不確定性，建立了基於語言值的區域整車多屬性決策框架。該框架通過層次分析法(AHP)確定各指標的權重，並利用語言真值加權算子(LTWO)將權重與語言真值結合起來，實現對整車製造廠多屬性決策的有效整合。具體而言，AHP方法通過構造兩兩比較判斷矩陣，計算指標權重向量，並進行一致性檢驗。語言真值格蘊涵代數則能夠有效處理決策過程中的模糊性和不確定性，使決策結果更符合人類的日常表達。

  通過與經典多屬性決策方法(如PROMETHEE法、VIKOR法和TOPSIS法)的對比，驗證了基於語言值的多屬性決策方法的有效性和正確性。實驗結果表明，TransMADM方法在決策結果的準確性方面優於其他經典方法，且更貼合實際情況。例如，在C車型的投放決策實驗中，TransMADM模型的決策結果相較於TransRVF模型更貼近真實的區域整車銷售量。這表明，引入基於語言值的多屬性決策方法能夠使整車製造廠在沒有歷史投放量數據的情況下，藉助歷史整車銷售數據，對下個月的整車投放量做出更科學的決策。

  四、實驗設計與結果分析

  (一)實驗數據及評價標準

  本文以第三方雲平台上某整車製造廠的真實銷售訂單和維修單據數據作為實驗數據集，並結合國家統計局發布的消費者價格指數(CPI)數據。數據集涵蓋了2020年1月至2022年8月期間，某些區域的銷售量、故障量以及各省份的CPI數據。在實驗中，採用均方誤差(MSE)、平均絕對誤差(MAE)和平均絕對百分比誤差(MAPE)作為模型預測精度的評價標準。通過對數據集進行歸一化處理，消除了特徵之間的相互影響，提高了模型的訓練效果。

  (二)參數調優與模型對比實驗

  在TransMADM模型中，通過多次實驗確定了模型的參數設置，包括批量大小、學習率、模型維度等。為了驗證模型採用Transformer架構的合理性，進行了與LSTM和RNN模型的對比實驗。實驗結果表明，TransMADM模型在MSE、MAE和MAPE指標上均優於LSTM和RNN模型。例如，TransMADM模型的MSE為0.0158，而LSTM和RNN模型的MSE分別為0.0162和0.0160。這表明，TransMADM模型在整車投放量預測任務中具有更高的準確性和可靠性。

  (三)時序關聯性與消融實驗

  為了進一步探討Transformer在建模時間序列數據中不同時間點間的關聯性方面的優勢，本文基於注意力機制對模型的表達能力進行了分析。Transformer中的自注意力機制允許模型在序列中的任意兩個位置之間建立聯繫，不受距離限制，從而更有效地捕捉全局性的時序依賴關係。通過提取最後一層Encoder中的注意力分數(Attention Score)，直觀展示了Transformer在序列建模中對時間點間關聯的刻畫能力。

  此外，為了驗證模型中各特徵的有效性，進行了消融實驗。實驗結果表明，移除區域信息(region)或車型信息(cartype)會導致模型性能明顯下降，這表明區域和車型在整車投放量決策中起到了重要作用。例如，消融區域特徵後，湖北省的誤差指標(MSE、MAE和MAPE)增幅最為顯著，而江西省的誤差指標幾乎沒有變化。這進一步證實了區域特徵在模型中的重要性。

  五、總結

  本文提出的基於Transformer的區域整車投放量多屬性決策方法(TransMADM)為整車製造廠提供了一種科學、精準的投放決策方案。該方法通過預測階段和決策階段的有機結合，不僅提升了預測精度，還增強了對區域市場動態的適應能力。實驗結果表明，TransMADM方法在預測精度和決策準確性方面均優於現有的神經網絡方法和經典多屬性決策方法。未來的研究可以進一步探索更多工業場景中的非時序特徵，並優化神經網絡的結構，以提高預測的精準度。此外，還可以考慮將競爭對手、政府補貼等因素納入決策模型，使決策結果更加完整和準確。總之，TransMADM方法為整車製造廠在複雜多變的市場環境中做出科學的投放決策提供了有力支持，有助於提升企業的市場競爭力和經濟效益。

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