基于大数据分析的汽车服务需求预测方法

本发明公开了基于大数据分析的汽车服务需求预测方法，包括有：图像采集模块：通过采集车主行为、车辆传感器、维修历史、市场趋势、社交媒体、天气和政策变化等多维数据，使用机器学习算法进行数据清洗与预处理；采用深度学习识别并调整影响汽车服务需求的关键特征，动态跟踪新车型、消费者行为和政策变化等新因素；结合回归分析、决策树、支持向量机、深度神经网络等多种模型，通过集成学习提高预测准确性，使用增量学习算法实现在线学习和实时更新；引入外部事件感知模块实时监控市场、经济和政策变化，自动调整预测模型；通过反馈机制持续优化模型，结合可解释性分析工具和因果推断分析需求变化，提供简洁的决策支持信息。