ABSTRACT Att äga till uppsvinget av sociala medier, göra kommentarer eller uttrycka åsikter om varor på nätet blir lättare än tidigare. Uppgifter från sociala medier kan vara en av de viktigaste faktorerna för prognostiserad försäljning av fordon. Dessutom har vissa andra effekter, t.ex. börsvärderingar, inflytande på fordonens köpkraft. I detta dokument används både multivariata regressionsmodeller med data från sociala medier och aktiemarknadsvärden och tidsseriemodeller för att förutsäga den månatliga totala fordonsförsäljningen. De minst kvadrater stöder vektor regression (LSSVR) modeller används för att hantera multivariata regressionsdata. Tre typer av data, nämligen känsla poäng av tweets, börsvärden, och hybriddata, används i detta dokument för att prognostisera den månatliga totala försäljningen av fordon i USA. Hybriddatan innehåller både känslopoäng av tweets och aktiemarknadsvärden. Säsongsfaktorerna för den månatliga totala fordonsförsäljningen används dessutom för att säsongsutjämna både den månatliga totala fordonsförsäljningen och tre typer av indata. Tidsseriemodellerna inkluderar den naiva modellen, den exponentiella utjämningsmodellen, den autoregressiva integrerade glidande genomsnittsmodellen, den säsongsbetonade autoregressiva integrerade glidande genomsnittsmodellen, och bakåtpropagation neurala nätverk och LSSVR med tidsseriemodeller. De numeriska resultaten visar att med hjälp av hybriddata med säsongsutjämning av LSSVR-modellerna kan man få mer exakta resultat än andra modeller med olika data. Således, både sociala medier data och lagervärden är nödvändiga för att prognostisera den månatliga totala fordonsförsäljningen; och deseasonalizing förfaranden kan förbättra prognos noggrannheten i att förutsäga månatliga totala fordonsförsäljningen. INDEX TERMS Förutsäg, bilförsäljning, Twitter, känsloanalys, aktiemarknader.
Pai och Liu REF lade fram en modell för förutsägelse av fordonsförsäljning genom känsloanalys av twitterdata och aktiemarknadsvärden med hjälp av minst kvadrater stöder vektor regression.
Predicting Vehicle Sales by Sentiment Analysis of Twitter Data and Stock Market Values
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}