数学建模汽车销售优秀论文
优秀的数学建模论文范文(通用8篇)
优秀的数学建模论文范文第1篇摘要：将数学建模思想融入高等数学的教学中来，是目前大学数学教育的重要教学方式。
建模思想的有效应用，不仅显著提高了学生应用数学模式解决实际问题的能力，还在培养大学生发散思维能力和综合素质方面起到重要作用。
本文试从当前高等数学教学现状着手，分析在高等数学中融入建模思想的重要性，并从教学实践中给出相应的教学方法，以期能给同行教师们一些帮助。
关键词：数学建模；高等数学；教学研究一、引言建模思想使高等数学教育的基础与本质。
从目前情况来看，将数学建模思想融入高等教学中的趋势越来越明显。
但是在实际的教学过程中，大部分高校的数学教育仍处在传统的理论知识简单传授阶段。
其教学成果与社会实践还是有脱节的现象存在，难以让学生学以致用，感受到应用数学在现实生活中的魅力，这种教学方式需要亟待改善。
二、高等数学教学现状高等数学是现在大学数学教育中的基础课程，也是一门必修的课程。
他能为其他理工科专业的学生提供很多种解题方式与解题思路，是很多专业，如自动化工程、机械工程、计算机、电气化等必不可少的基础课程。
同时，现实生活中也有很多方面都涉及高数的运算，如，银行理财基金的使用问题、彩票的概率计算问题等，从这些方面都可以看出人们不能仅仅把高数看成是一门学科而已，它还与日常生活各个方面有重要的联系。
但现在很多学校仍以应试教育为主，采取填鸭式教学方式，加上高数的教材并没有与时俱进，将其与生活的关系融入教材内，使学生无法意识到高数的重要性以及高数在日常生活中的魅力，因此产生排斥甚至对抗的心理，只是在临考前突击而已。
因此，对高数进行教学改革是十分有必要的，而且怎么改，怎么让学生发现高数的魅力，并积极主动学习高数也是作为教师所面临的一个重大问题。
三、将数学建模思想融入高等数学的重要性第一，能够激发学生学习高数的兴趣。
建模思想实际上是使用数学语言来对生活中的实际现象进行描述的过程。
把建模思想应用到高等数学的学习中，能够让学生们在日常生活中理解数学的实际应用状况与解决日常生活问题的方便性，让学生们了解到高数并不只是一门课程，而是整个日常生活的基础。
数学建模优秀论文
数学建模优秀论文数学建模学科作为一门研究数学方法、技术和思想在实际问题中应用的交叉学科，近年来得到越来越多人的关注和重视。
在数学建模领域，一篇优秀的论文具有创新性的理论分析和实际问题解决能力，能够给出深入的研究和具体的建议，为相关领域的发展提供新的思路和方向。
下面将介绍几篇数学建模领域的优秀论文，分别从不同角度分析其特点和贡献。
论文标题：《基于博弈论的市场竞争模型及应用》这篇论文从博弈论的角度出发，建立了一套市场竞争模型，通过数学分析探讨了市场竞争中的双方策略选择和均衡状态的形成机制。
论文使用博弈论的理论框架，分析了市场中企业之间的竞争行为及其影响因素，提出了一种新的竞争策略，并运用到实际市场中进行了验证与应用。
该研究为市场竞争策略的制定和优化提供了新的方法和思路，对现实经济发展具有积极的推动作用。
论文标题：《城市公共交通优化调度模型与算法研究》这篇论文围绕城市公共交通系统的优化调度问题展开研究，通过建立数学模型，结合算法设计和实际数据分析，提出了一种高效的调度方案。
该论文采用图论和最优化理论方法，对公交车辆调度过程进行了优化和改进，提高了公共交通系统的运行效率和服务质量。
这篇论文的研究成果具有一定的创新性和实用性，对城市公共交通系统的发展和提升具有积极的推动作用。
论文标题：《金融衍生品定价模型研究与应用》这篇论文基于金融数学理论和随机过程方法，研究了金融衍生品的定价问题。
通过建立数学模型，分析了金融衍生品价格的波动规律和风险特征，提出了一种新的定价模型，并将其应用到实际金融市场中进行了验证和评估。
该论文对金融市场的稳定性和风险控制具有一定的参考价值，为金融衍生品交易提供了更为科学和合理的定价方法。
总的来说，数学建模优秀论文需要结合数学理论和实际问题，具有创新性和实用性，能够为相关领域的发展和应用提供新的思路和方法。
通过对数学建模领域的优秀论文进行研究和分析，可以更好地理解数学建模的重要性和应用广泛性，为相关研究和实践提供有益的借鉴和参考。
汽车的生产与销售问题 数模
108汽车公司的最佳生产方案摘要本文针对汽车的生产策略中最佳生产方案的确定做了深入的研究，根据生产方案的不同对最终利润的影响分析可知该问题是基于整数规划的寻找最优值问题。
对此，本文建立了规划模型进行讨论求解。
对于问题A（1），根据文中所给的数据及车间生产零件的规律，我们可以知道，车间的生产能力是一定的。
所以，我们采取将能力归一化的方法，对车间的能力进行约束。
例如就发动机装配车间而言，生产1台A101型货车需要消耗1 3300的车间生产能力，生产1台A102型货车需要消耗11667的车间生产能力。
冲压车间的情况也类似。
最后得到的最优方案为每月生产A101型货车2048台，生产A102型货车632台，此时获利450600元/月。
对于问题A（2），根据上半年度的收入报表可知在当前生产方案下获得的毛收益g211166.7元/月。
若要通过“外包加工”增加发动机的装配能力，则“外包加工”后的毛收益必须比当前方案所得的毛收益高，这样“外包加工”才有意义。
根据生产部门经理的意见，A102型货车的生产方案已定，各车间剩余的生产能力只分配给A101型货车。
“外包加工”费用在537908.3元/月以下可以接受。
这只是总费用，若要求得到外包单价，需要进一步的规划。
对于问题B，公司考虑通过加工，增加发动机装配车间的生产能力，使其他车间能充分发挥它们的生产能力。
在发动机装配车间的生产能力提高的同时该车间的直接劳动费用提高，在加班情况下的最佳生产方案是A101型货车生产1428辆，A102型货车生产1500辆，此时的利润为495460元。
比不考虑加班的最佳生产方案获得的利润高，所以可以考虑用加班的方法提高发动机装配车间的生产能力，进而提高收益。
关键词：整数规划；生产能力归一；最佳生产方案一、问题的重述南洋汽车公司生产2种型号货车：A101型和A102型，为完成这两种车型生产，公司设有4各车间，其分别为冲压车间、发动机装配车间、A101型装配车间、A102型装配车间，而各车间的生产能力有一定限制的。
数学建模 汽车销量预测
数学建模汽车销量预测在当今汽车市场竞争越来越激烈的时代，汽车销量成为衡量企业实力的重要指标之一。
因此，汽车销量预测成为汽车企业必须要面对的一个问题。
在这个问题中，数学建模将会是一种非常好的方法来解决这个预测问题。
在数学建模中，需要从多方面的角度来考虑汽车销量预测，其中包括以下几点：1.市场历史数据分析了解汽车市场的历史数据可以为汽车销量预测提供非常有价值的基础数据。
这些数据可能包括销售数量、价格、销售地区、汽车供应链等等。
通过对这些历史数据进行分析，可以发现某些趋势和模式，从而为汽车销量预测提供参考。
2.消费者心理分析消费者心理分析可以帮助企业更好地了解消费者的想法和消费动态。
例如，年轻人可能更喜欢酷炫的车型和高科技配置，而家庭用户可能更注重车内空间和舒适性。
通过研究消费者需求，可以更准确地预测汽车销售量。
3.经济环境分析经济环境是影响汽车销量的一个重要因素。
例如，通货膨胀、利率变化、人口流动等都可能对汽车销量造成影响。
因此，在汽车销量预测中，必须充分考虑当前的经济环境因素。
在汽车市场上，竞争环境也是一个非常重要的因素。
通过研究竞争对手的产品定位、价格、推广等信息，可以更好地预测销量。
此外，也可以通过在市场上进行调研，了解消费者的购买意愿和竞争对手的销售情况来预测销量。
5.数学建模最后，将以上四个方面的因素结合起来，通过数学建模来预测汽车销量。
数学建模是一种利用数学工具来分析和解决实际问题的方法，而在汽车销量预测中，可以采用统计分析、时间序列分析、回归分析等方法来进行建模。
在进行数学建模时，需要注意各个因素之间的影响关系，避免偏差和误差，提高预测的准确性。
此外，也需要不断对模型进行验证和更新，以保证预测的效果。
综上所述，在汽车销量预测中，数学建模是一种非常有用的工具。
通过分析多个方面的因素，并利用数学建模来处理和预测数据，可以帮助企业更好地掌握汽车市场的动态，从而更好地制定销售策略和计划，提高市场竞争力。
数学建模获奖论文(优秀范文10篇)11000字
数学建模获奖论文（优秀范文10篇）11000字数学建模竞赛从1992年始，到现如今已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。
本篇文章就为大家介绍一些数学建模获奖论文，供给大家欣赏和探讨。
数学建模获奖论文优秀范文10篇之第一篇：高中数学核心素养之数学建模能力培养的研究摘要：数学建模是一种比较重要的能力，教师在进行高中数学教学的过程中应该让学生们学习这种能力，这对于解决高中数学问题是比较有效的，而且对于学生们未来接受高等教育有更重要的意义。
教师在进行高中数学教学的过程中需要让学生们的能力得到锻炼，提升能力是教学的主要目的，学习知识是比较基础的教学目的，教师如果想让学生们的能力得到锻炼应该对教学方法进行更新，高中数学对于很多学生们来说都是比较困难的，所以教师应该不断更新教学方法，让学生们能理解教师的教学目的，而且找到适合自己的学习方法，这也是核心素养的基本内涵。
本文将对高中数学核心素养之数学建模能力培养进行研究。
关键词：高中数学; 核心素养; 数学建模; 能力培养; 应用研究;建模活动是一项比较有创造性的活动，学生们在学习的过程中一定要具备创新思维和自主学习能力，建模活动进行过程中可以让学生们独立，自觉运用数学理论知识去探索以及解决问题，构建模型解决实际问，教学活动中，让学生们的基础知识更加牢固、基本技能得到锻炼是最根本的目的。
学生们的运算能力以及逻辑思维能力也能在建模活动中得到锻炼，提升学生们的空间观念以及增强应用数学意识是延伸目的。
一、对数学建模的基本理解概述高中数学建模最简单的解释就是利用学生们学习过的理论知识来建立数学模型解决遇到的问题。
数学建模的基本过程就是对生活中或者课本中比较抽象问题解决的过程。
通过抽象可以建立刻画出一种较强的数学手段，通过运用数学思维也能观察分析各种事物的基本性质和特点。
学生们可以从复杂的问题中抽离出自己熟悉的模型，然后在利用好数学模型去解决实际问题基本就是事半功倍。
数学建模课程优秀论文题目
嘉兴学院2012-2013年度第2学期数学建模课程论文题目要求：按照数学建模论文格式撰写论文，以A4纸打印，务必于2013年5月31日前纸质交到8号楼214室，电子版发邮箱：*************。
并且每组至少推荐1人在课堂上做20分钟讲解。
题目1、产销问题某企业主要生产一种手工产品，在现有的营销策略下，年初对上半年6个月的产品需求预测如表1所示。
班时间不得超过10个小时。
1月初的库存量为200台。
产品的销售价格为240元/件。
该产品的销售特点是，如果当月的需求不能得到满足，顾客愿意等待该需求在后续的某个月内得到满足，但公司需要对产品的价格进行打折，可以用缺货损失来表示。
6月末的库存为0（不允许缺货）。
各种成本费用如表2所示。
（1）若你是公司决策人员，请建立数学模型并制定出一个成本最低、利润最大的最优产销方案；（2）公司销售部门预测：在计划期内的某个月进行降价促销，当产品价格下降为220元/件时，则接下来的两个月中6%的需求会提前到促销月发生。
试就一月份（淡季）促销和四月份（旺季）促销两种方案以及不促销最优方案（1）进行对比分析，进而选取最优的产销规题目2、汽车保险某保险公司只提供一年期的综合车险保单业务，这一年内，若客户没有要求赔偿，则给予额外补助，所有参保人被迫分为0，1，2，3四类，类别越高，从保险费中得到的折扣越多。
在计算保险费时，新客户属于0类。
在客户延续其保险单时，若在上一年没有要求赔偿，则可提高一个类别；若客户在上一年要求过赔偿，如果可能则降低两个类别，否则为0类。
客户退出保险，则不论是自然的还是事故死亡引起的，将退还其保险金的适当部分。
现在政府准备在下一年开始实施安全带法规，如果实施了该法规，虽然每年的事故数量不会减少，但事故中受伤司机和乘员数肯定会减少，从而医药费将有所下降，这是政府预计会出现的结果，从而期望减少保险费的数额。
这样的结果真会出现吗？这是该保险公司目前最关心的问题。
数学建模汽车销售优秀论文
汽车销售服务问题摘要面对庞大的轿车消费市场，某4S店为了占有本市2012年轿车销售市场10%的份额，须对2011年下半年的汽车销售服务进行合理的规划。
在处理问题一时，本文首先将C1,C2车上市时对相近价位的A车销量的影响与2011年5款新车上市后可能对同一价位的C1，C2车销量的影响进行类比，利用08年C1，C2车上市以来的销售数据，并结合上市前后A车的销售数据，建立C1，C2车对A车销量减少所造成的冲击模型。
并以此模型来预测2011年5款新车上市后，对C1，C2车销量造成的影响。
接着，通过题目所给历年销售数据建立灰色预测模型。
然后利用MATLAB编程求得2011年4月到12月的预计销量。
本文采取后验差检验，分别求得A车，C1，C2车和D 车的方差比C和小误差概率P。
经检验该模型符合精度等级一级，可以很好的反映实际销售情况。
另外，以符合题目要求的丰田雅力士2011年上市的5款新车为例，利用这5款新车的相关数据，综合国内外学者对汽车销售服务影响因素的分析成果，我们挑选出具有代表意义的因素，作为汽车销售服务模型的假设因素。
从排量，价格，安全系数和最大速度这4个因素考虑，通过灰色关联分析法，构造综合评价模型，得到这5款新车的综合排名以及每一款新车所占的权重。
然后可以用这组权重，乘以2011年7月至12月间，由灰色预测模型得到的预计总销量。
所得数据即为每一款新车上市后每月预计的销量。
该4S店可以根据以上数据制定新车销售计划，以确定每个月要向厂方订购的预销售数量。
在处理问题二时，本文根据题目所限定的5个原则确定在该市3个区各建一间分销、售后服务店，其中800平米、600平米、400平米门面房各一间。
由于店面规模已固定，其首期装修费和装置费相对固定下来，平均每月来店买车台数、维修保养台数、工人工资也相对固定。
于是可以建立备选点的（0，1）规划模型。
最后建立以租金最少为目标的目标规划模型并用LINGO求解得到最优选址。
2018年全国大学生数学建模大赛D题及三篇优秀论文精选
2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛D题目及优秀论文D题汽车总装线的配置问题一．问题背景某汽车公司生产多种型号的汽车，每种型号由品牌、配置、动力、驱动、颜色5种属性确定。
品牌分为A1和A2两种，配置分为B1、B2、B3、B4、B5和B6六种，动力分为汽油和柴油2种，驱动分为两驱和四驱2种，颜色分为黑、白、蓝、黄、红、银、棕、灰、金9种。
公司每天可装配各种型号的汽车460辆，其中白班、晚班（每班12小时）各230辆。
每天生产各种型号车辆的具体数量根据市场需求和销售情况确定。
附件给出了该企业2018年9月17日至9月23日一周的生产计划。
公司的装配流程如图1所示。
待装配车辆按一定顺序排成一列，首先匀速通过总装线依次进行总装作业，随后按序分为C1、C2线进行喷涂作业。
图1汽车总装线的装配流程图二．装配要求由于工艺流程的制约和质量控制的需要以及降低成本的考虑，总装和喷涂作业对经过生产线车辆型号有多种要求：（1）每天白班和晚班都是按照先A1后A2的品牌顺序，装配当天两种品牌各一半数量的汽车。
如9月17日需装配的A1和A2的汽车分别为364和96辆，则该日每班首先装配182辆A1汽车，随后装配48辆A2汽车。
（2）四驱汽车连续装配数量不得超过2辆，两批四驱汽车之间间隔的两驱汽车的数量至少是10辆；柴油汽车连续装配数量不得超过2辆，两批柴油汽车之间间隔的汽油汽车的数量至少10辆。
若间隔数量无法满足要求，仍希望间隔数量越多越好。
间隔数量在5-9辆仍是可以接受的，但代价很高。
（3）同一品牌下相同配置车辆尽量连续，减少不同配置车辆之间的切换次数。
（4）对于颜色有如下要求：1）蓝、黄、红三种颜色汽车的喷涂只能在C1线上进行，金色汽车的喷涂只能在C2线上进行，其他颜色汽车的喷涂可以在C1和C2任意一条喷涂线上进行。
2）除黑、白两种颜色外，在同一条喷涂线上，同种颜色的汽车应尽量连续喷涂作业。
3）喷涂线上不同颜色汽车之间的切换次数尽可能少，特别地，黑色汽车与其它颜色的汽车之间的切换代价很高。
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汽车销售服务问题摘要面对庞大的轿车消费市场，某4S店为了占有本市2012年轿车销售市场10%的份额，须对2011年下半年的汽车销售服务进行合理的规划。
在处理问题一时，本文首先将C1,C2车上市时对相近价位的A车销量的影响与2011年5款新车上市后可能对同一价位的C1，C2车销量的影响进行类比，利用08年C1，C2车上市以来的销售数据，并结合上市前后A车的销售数据，建立C1，C2车对A车销量减少所造成的冲击模型。
并以此模型来预测2011年5款新车上市后，对C1，C2车销量造成的影响。
接着，通过题目所给历年销售数据建立灰色预测模型。
然后利用MATLAB编程求得2011年4月到12月的预计销量。
本文采取后验差检验，分别求得A车，C1，C2车和D 车的方差比C和小误差概率P。
经检验该模型符合精度等级一级，可以很好的反映实际销售情况。
另外，以符合题目要求的丰田雅力士2011年上市的5款新车为例，利用这5款新车的相关数据，综合国内外学者对汽车销售服务影响因素的分析成果，我们挑选出具有代表意义的因素，作为汽车销售服务模型的假设因素。
从排量，价格，安全系数和最大速度这4个因素考虑，通过灰色关联分析法，构造综合评价模型，得到这5款新车的综合排名以及每一款新车所占的权重。
然后可以用这组权重，乘以2011年7月至12月间，由灰色预测模型得到的预计总销量。
所得数据即为每一款新车上市后每月预计的销量。
该4S店可以根据以上数据制定新车销售计划，以确定每个月要向厂方订购的预销售数量。
在处理问题二时，本文根据题目所限定的5个原则确定在该市3个区各建一间分销、售后服务店，其中800平米、600平米、400平米门面房各一间。
由于店面规模已固定，其首期装修费和装置费相对固定下来，平均每月来店买车台数、维修保养台数、工人工资也相对固定。
于是可以建立备选点的（0，1）规划模型。
最后建立以租金最少为目标的目标规划模型并用LINGO求解得到最优选址。
关键词：冲击模型灰色预测模型销量预测灰色关联分析新车销售计划（0，1）规划目标规划模型最优选址一 问题重述2010年某4S 店所代理的品牌在本市轿车销售市场份额为7.8%，本市共有三家该品牌4S 店，根据厂方2010年全年统计，该4S 店销售量占该品牌在本市销售的35.67%。
厂方为了实现2012年该品牌在该市轿车销售市场份额10%的目标，特地在2011年上半年研发了10万元以下的经济型轿车，售价在8.5万元～10.5万元之间，分为1.3L 和1.6L 两种排量共5款车型，预计在7月1日正式销售。
同时为了加大销售力度，已和某经销商合资在该市建设第四家该品牌4S 店，预计10月份开业。
问题一：面对新车上市，请用数学模型分析该车型对该市车市的冲击,预测2011年该店销售预计结果，合理调整2011年下半年每月每种车型订车计划（每月4S 店都要向厂方订购下个月的预计销售车），以保证全年1200辆的销售任务，并制定新车销售计划。
问题二：为了弥补第四家该品牌4S 店对本店销售及售后的影响，本店计划在城市建设3个“分销、售后服务店”。
以加大力度促进销售。
二 模型假设（1） 对于计算过程中车辆数为小数的部分我们采取四舍五入的办法； （2） 最近几年社会经济没有特大变化汽车的销售市场没有太大的变化；（3） 2011年刚上市的新车我们假设它9月份开始走向稳定，10月份真正达到稳定；（4） 在2012年这3个分销、售后服务店业务已经稳定。
（5） 以丰田雅力士2011年上市的5款新车的规格数据作为参考数据 （6） 汽油价格的变化影响顾客购车时对排量的考虑三 符号说明Fi(i=1,2,3,4,5)：依次表示丰田雅力士2011款1.3E 手动魅动版，2011款1.3E 自动魅动版，2011款1.6E 手动魅动版，2011款1.6E 自动魅动版，2011款1.6G 手动魅动版。
Xi(i=1,2,3,4)：分别为2007年到2011年A 车，C1车，C2车和D 车的月平均值。
i N 1:09年比08年少卖的A 、B 车的数量。
iT :第i 月A 、B 车型09年比08年少销售的百分比。
iE 1：08年第i 月A 、B 车型销售的总量。
ijX ={}1,0（i=1,2,3；j=1，2，3）：其中i=1表示800平米高档门面房，i=2表示600平米中档门面房，i=3表示400平米低档门面房；j=1表示C1区门面房价格，j=2表示C1区门面房价格，j=3表示C1区门面房价格。
ij X =1表明被选定为“分销、服务店”，反之则没有被选定为“分销、服务店”。
ija ：各个档次的门面房价格.四 问题分析与思路流程图问题分析：通过对题目的理解，第一问可以分成三个步骤解答。
先从题目中给出的汽车销售数据可知，C1，C2车的价位和A 车很接近，而在C1，C2车上市后，A 车的销量虽有波动，但总体是下降的。
类比C1，C2车上市后对A 车销量造成的影响，可以预测2011年5款新车上市后对同一价位的C1，C2车的销量造成的冲击。
接着，由历年的销售数据可以建立灰色预测模型，求得各款车型未来的销量。
然后，以符合题目要求的丰田雅力士2011年上市的5款新车为例，利用这5款新车的相关数据，从排量，价格，安全系数和最大速度这4个因素考虑，通过灰色关联分析法，构造综合评价模型，求得这5款新车的综合排名以及每一款新车所占的权重。
然后可以用这组权重，乘以2011年7月至12月间，由灰色预测模型得到的预计总销量。
所得数据即为每一款新车上市后每月预计的销量。
最后该4S 店可以根据每一款新车每月具体的预销量，制定详细的新车销售计划，确定未来每月应该向厂方订购的各款新车的数量。
第二问中由于第四家4S 店的开张，势必对本店造成一定的冲击。
为了弥补第四家该品牌4S 店对本店销售及售后的影响，计划建立三家“分销、售后服务店”。
对于三家“分销、售后服务店”的选址方案，主要基于以下几个原则：1. 使得投资成本最小。
2. 辐射及影响其他4S 店经营3. 使得买车及保养营业收益最大。
4. 利于新车上市推广。
5. 不影响本店周边经营。
统计得一共有27个备选点，由于要辐射及影响其他4S 店经营，所以这3个待建的分销、售后服务店应该选址在其他3家4S 店所在的地区。
即C1，C2，C3区各建1个分销、售后服务店。
经分析，因购买能力只与住房条件挂钩，所以800平方米宜安排在高档区、600平方米宜安排在中档区、400平方米宜安排在低档区，在三个档区各安排一间门面利于新车上市推广，所以我们规定800平方米、600平方米、400平方米各选一处。
这样对于三个选定的备选点，其首期装修费和装置费相对固定下来，为150000+100000+800000元。
同样，由于店面规模已固定，平均每月来店买车台数、维修保养台数、工人工资也相对固定。
所以我们只需使总的租金最小，即满足投资成本最小,3311min ij ij i j a X ==∑∑ 。
用LINGO 编程得到最优的选址，及对应的租金总和。
思路流程图：通过上述问题的分析，为了便于模型的建立和求解，绘制出求解第一题的思路流程图如下：五问题一的模型建立与求解新车上市对市场的冲击：通过近几年销售数据的分析，新车上市必然会对市场造成一定的冲击，其表现为：一，自新车上市后，各品牌各型号车的销售总量会得到提升；二，新车上市对该市车市的冲击，主要是对价位相似车的冲击。
也就是说这五款车型上市后会对C1、C2车有一定的冲击。
利用08年4月份上市的C1、C2车对价位相近的A车的影响，即A车在当月的销售比例变化,来表现新车上市对销售市场的冲击。
用A车销售比例变化图表现新车上市前的冲击如下图所示：用A车销售比例变化图表现新车上市后的冲击如下图所示：建立灰色预测模型：1.选取灰色预测的初始数据：分别选取2007年到2011年，A 车，C1，C2车和D 车的月平均值作为原始数据： X1=(11,14,4,3,1),X2=(15,26,28,25),X3=(26,20,24,26),X4=(1,33,18,26,31) 3. 建立模型GM （1，1）设数列0X（）有n 个观察值有如下初始数据序列：00()1,2,...,n x x X i n x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦T（）（0）（）（0）2(1)() .其中 . . ⑸0x i （）（）第i 个观察数据；0X （）作一次累加生成新的时间序列：101ik x i x k =∑（）（）（）=（）⑹对新的时间序列,其变化趋势可以近似地用如下微分方程描述：11dx ax u dt +=（）（）⑺上式中的系数项a 可以通过最小二乘拟合得到：1TT na B B B Y u a -⎡⎤⎡⎤==∙⎢⎥⎣⎦⎣⎦ ⑻其中a 是灰色系统里被称为“系统发展系数”，u 表示灰色系统参数00023Tn Y x x x n ⎡⎤=⋯⎣⎦（）（）（）（），（），，（）再由新的时间序列构造系数矩阵B ：()()()11111121/2132/211/21x x x x B x n x n ⎡⎤-⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦（）（）（）（）（）（）（）+（）（）+（）......（）+（-） ⑼微分方程的时间响应函数为：(1)0at u u x t x e a -⎛⎫+⎪⎝⎭（）(+1)=(1)-a ⑽ 即预测模型,1011x x （）（）这里令（）=（），其中11x t +（）（）就是该在未来第t 年汽车销售量的月平均值。
【1】4. 灰色预测模型的检验预测就是借助于对过去的探讨来推测未来，灰色预测通过对原始数据的处理和灰色模型的建立，对系统的未来状态做出定量预测。
然而模型的选择不是唯一的，必须经过检验才能判定其是否合理、合格。
后验差检验：1. 计算原始序列标准差：1S =2. 计算绝对误差序列的标准差：2S =3. 计算方差比：21S C S =4. 计算小误差概率：()()(){}0010.6745P Pi S =-<令：()()()00i e i =-，010.6745S S = 则：{}0i P P e S =<分别用1C ，2C ，3C ，4C 来表示A 车，C1车，C2车和D 车数据的方差比；分别用1P ，2P ，3P ，4P 来表示A 车，C1车，C2车和D 车数据的小误差概率值。
利用MATLAB7.0编程（程序见附录）可求得1C =0.10, 2C =0.12，3C =0.12，4C =0.28；1P =1.00，2P =1.00，3P =1.00，4P =1.00 。
很显然该模型预测精度为“好”，符合实际情况。
2011年4月到10月销售计划：考虑到五款新车上市对C1、C2车的影响，我们把预测销售值作了调整。