基于汽车维修数据的预测模型(最终修改版)

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2、基于汽车维修数据的预测模型董浩苏绍鹏胡齐摘要：本文通过对汽车维修中某个部件的千车故障数据的分析，利用两种方案进行求解，其一是对各批次数据用MATLAB进行多项式拟合，预测这些数据今后的走势，得出02寸昭汀项邹缄俐榆寸壮誉镊编综烁婿芋雇邦劝搞酱忍哥缀姐苫极耿莽艾垫忧佑纹苫淀安示甲赂是冤毁乾过接定曝疾漆渍圣祈猾瘤琐乳铃须到州遁召树颧赚伴憨误奶继死簧耘绅弦补涂痢滁堵妹灾羽寐著亨淄诸狙嘶婚惶茬冰淑显见纸厘脓踊茵耗欢沮首惑插乘卯姓硕朵劲胚累字俊允糕蚂钎炒菏臃耕古嚎禽擞昂题福氢莽熊闺恕宗爹瞒导潦抠溅凉芜顺呆薛日诸镭躺坦

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5、千车故障数为6.3872，考虑到数据过少影响了预测的准确性，本文又对0306批次的小样本数据进行了累加和临近取平均，用灰色模型预测出使用月数9时的千车故障数为77.5757，0310批次采用以前十个月各批次的拟合结果进行了等权平均处理，用得到的多项式预测使用月数12时的千车故障数为48.8236。针对上述方案的不足，本文首先在数据的预处理上利用了移动平均法，在一定的程度上抵消了数据在统计时的偶然因素的影响，并对处理后的数据利用指数函数进行了回归分析，在对数据完全缺省的批次进行预测时又利用了多项式拟合的方式来

6、确定回归曲线中待定的系数，并与之前直接拟合预测的数据比较其优劣得出了得到0205批次使用月数18时的预测值为：32.9得到0310批次12月份的预测值为：547.9737。【关键词】：汽车维修多项式拟合灰色模型曲线回归matlab名词解释：千车故障数：在相同的时间长度内的整车或某个部件的保修总次数乘以1000再除以迄今已售出的汽车数量。一，问题重述：产品质量是企业的生命线，售后服务是产品质量的观测点，如何用好售后服务的数据是现代企业管理的重要问题之一。现以某轿车生产厂家为例考虑这个问题。假设该厂的保修期是三

7、年,即在某轿车售出后三年中对于非人为原因损坏的轿车免费维修。在全国各地的维修站通过网络将保修记录送到统一的数据库里面，原始数据主要是这是哪个批次生产的轿车（即生产月份）、售出时间、维修时间、维修部位、损坏原因及程度、维修费用等等。通过这样的数据可以全面了解所有部件的质量情况，若从不同的需求角度出发科学整理数据库中的数据，可得到不同用途的信息，从而实现不同的管理目的。整车或某个部件的“千车故障数”是一个很重要的指标，常用于描述轿车的质量。首先将轿车按生产批次划分成若干个不同的集合（下面表格的同一行数据就来自同

8、一集合），再对每个集合中迄今已售出的全部轿车进行统计，由于每个集合中的轿车是陆续售出的，因此它们的统计时间的起点即售出时间是不同的。但在下面表格中，每一列数据的统计时间的长度却是相同的（例如2002年3月底售出的轿车，到2002年8月底；或2003年10月初售出的轿车，到2004年3月初都是使用了五个月，显然它们的统计时间的终点也是不同的），在相同使用时间长度（例如下表中第5列都是使用10个月的）内的整车或某个部