时间序列：基于G-SARIMA+bp+Lstm模型的多类型汽车销量时序数据挖掘及预测: 主要通过四种方式对新能源汽车，纯电动汽车，插电混动汽车销量的时间序列数据进行趋势的预测，分别为SARIMA、bp+lstm、SARIMA+bp+Lstm、G-SARIMA+bp+Lstm四个模型

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# 新能源汽车的时间序列数据挖掘

#### 介绍
主要通过四种方式对新能源汽车，纯电动汽车，插电混动汽车销量的时间序列数据进行趋势的预测，分别为SARIMA、bp+lstm、SARIMA+bp+Lstm、G-SARIMA+bp+Lstm四个模型
#### 软件架构
python3 + keras + tensorflow2 + sarima + 相关数据分析包 
#### 部分结果展示
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主要通过四种方式对新能源汽车，纯电动汽车，插电混动汽车销量的时间序列数据进行趋势的预测，分别为SARIMA、bp+lstm、SARIMA+bp+Lstm、G-SARIMA+bp+Lstm四个模型

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