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　　影响客户需求的因素很多。如果忽视客户的选择行为，维修结果将不准确，济南租车公司这将影响未来需求预测的准确性。汽车租赁市场需求预测受各种因素的影响，使得预测更加困难。为了应对库存不足和积压的风险，企业需要提高对未来需求的预测精度。

　　通过仿真，指出了指数平滑法的改进预测方法具有良好的预测效果。基于神经网络的预测方法优于基于霍尔特的预测方法。济南租车公司在相关行业中，分别建立了基于神经网络的航空客运量预测模型和基于回归分析的航空客运量预测模型。结果表明，基于神经网络的预测模型具有较高的精度。

　　建立了自回归滑动平均模型(AMA)的需求预测方法。预测结果表明，航空行业的客户需求是周期性的。济南租车公司16个时段的预测误差约为10%，预测精度满足使用要求。本文对酒店服务业的个性化定量需求进行了分类，提出了基于马尔可夫链理论的个性化需求预测模型。

　　基于时间序列模型，提出了一种无约束需求预测方法。首先采用双侧指数平滑法(霍尔特模型)进行无约束估计，济南租车公司然后采用H01T.W.MTERS模型进行需求预测。最后，通过仿真验证了该模型的可行性。提出了一种改进的冬季预报方法。首先利用EM算法对航空客运约束历史需求数据进行无约束估计，然后利用冬季模型对未来需求进行预测。