关键词：新能源汽车;销量预测;SARIMA;麻雀搜索优化;支持向量回归
摘 要：利用季节时间序列方法和机器学习算法，对新能源汽车销量展开精准预测研究。通过建立SARIMA模型和SSA-SVR模型，对2014年1月—2022年12月的国内新能源汽车月度销量数据进行建模预测，并对两模型进行拟合效果分析。实验结果表明，SSA-SVR模型具有更高的精度和泛化性能，更适合预测新能源汽车销量。使用SSA-SVR模型预测了2023年国内新能源汽车月度销量，并提出相关建议，以期促进新能源汽车实现可持续发展。
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