在2025年，随着汽车行业竞争的加剧，整车制造厂在直营模式下，科学的整车投放决策对于提升企业市场竞争力显得尤为关键。当前的整车投放决策方法存在诸多局限性，例如传统人工经验决策方法忽视了数据的时序关联性，而简单的神经网络算法虽考虑了时序性，但未能有效整合区域特征、车型属性、消费价格指数等多维度信息。为解决这些问题，本文提出了一种基于Transformer的区域整车投放量多属性决策方法(TransMADM)，旨在为整车制造厂提供更科学的投放量优化方案。该方法通过预测阶段和决策阶段的有机结合，不仅提升了预测精度，还增强了对区域市场动态的适应能力，为整车制造厂的市场策略提供了有力支持。

  一、整车投放决策的现状与挑战

  《2025-2030年全球及中国汽车行业市场现状调研及发展前景分析报告》整车制造厂在直营模式下，需要根据市场需求制定精准的投放策略。然而，现有的投放量决策方法存在明显不足。一方面，传统的人工经验决策方法主要依赖历史数据和主观判断，难以捕捉数据中的时序关联性，导致决策的科学性和准确性不足。另一方面，简单的神经网络算法虽然能够处理时序数据，但在整合多维度信息方面存在缺陷，无法充分考虑区域特征、车型属性、消费价格指数等因素对投放量的影响。这些局限性使得整车制造厂在面对复杂多变的市场环境时，难以做出精准的投放决策，进而影响企业的市场竞争力和经济效益。

  二、基于Transformer的整车投放量预测模型

  为解决现有方法的不足，本文提出了基于Transformer的区域整车投放量多属性决策方法(TransMADM)。该方法包含两个阶段：预测阶段和决策阶段。在预测阶段，利用Transformer模型中的自注意力机制捕捉时序数据的内在关联，将多类型数据嵌入至高维向量空间，构建了综合考虑时序关联性与多维特征的投放量预测模型。具体而言，Transformer模型通过其编码器(Encoder)部分，能够并行处理输入数据，避免了传统循环神经网络(如LSTM)在处理长时序数据时可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题。模型的输入包括销售量、故障量、价格、消费价格指数(CPI)、月份、车型和区域等特征。其中，销售量、故障量、价格和CPI属于时序类型特征，而月份、车型和区域则属于非时序类型特征。通过将类别型离散特征转化为连续特征，减少了误差和信息损失，提高了预测结果的准确性。

  实验结果表明，该预测模型相较于广泛应用的神经网络方法LSTM和RNN，在均方误差(MSE)方面分别提高了2.47%和1.25%。这一结果充分证明了基于Transformer的预测模型在处理整车投放量预测任务时的优越性。例如，A车型在甘肃省和四川省的投放量预测结果显示，TransMADM模型的预测结果更接近真实值，而RNN和LSTM的预测结果误差相对较大。这表明，TransMADM模型能够更好地捕捉不同地区和车型之间的复杂关系，为整车制造厂提供更可靠的投放量预测。

  三、基于语言值的整车投放量多属性决策方法

  整车市场销量分析指出在决策阶段，基于预测结果，引入了语言真值格蕴涵代数来更好地表达决策过程中的不确定性，建立了基于语言值的区域整车多属性决策框架。该框架通过层次分析法(AHP)确定各指标的权重，并利用语言真值加权算子(LTWO)将权重与语言真值结合起来，实现对整车制造厂多属性决策的有效整合。具体而言，AHP方法通过构造两两比较判断矩阵，计算指标权重向量，并进行一致性检验。语言真值格蕴涵代数则能够有效处理决策过程中的模糊性和不确定性，使决策结果更符合人类的日常表达。

  通过与经典多属性决策方法(如PROMETHEE法、VIKOR法和TOPSIS法)的对比，验证了基于语言值的多属性决策方法的有效性和正确性。实验结果表明，TransMADM方法在决策结果的准确性方面优于其他经典方法，且更贴合实际情况。例如，在C车型的投放决策实验中，TransMADM模型的决策结果相较于TransRVF模型更贴近真实的区域整车销售量。这表明，引入基于语言值的多属性决策方法能够使整车制造厂在没有历史投放量数据的情况下，借助历史整车销售数据，对下个月的整车投放量做出更科学的决策。

  四、实验设计与结果分析

  (一)实验数据及评价标准

  本文以第三方云平台上某整车制造厂的真实销售订单和维修单据数据作为实验数据集，并结合国家统计局发布的消费者价格指数(CPI)数据。数据集涵盖了2020年1月至2022年8月期间，某些区域的销售量、故障量以及各省份的CPI数据。在实验中，采用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为模型预测精度的评价标准。通过对数据集进行归一化处理，消除了特征之间的相互影响，提高了模型的训练效果。

  (二)参数调优与模型对比实验

  在TransMADM模型中，通过多次实验确定了模型的参数设置，包括批量大小、学习率、模型维度等。为了验证模型采用Transformer架构的合理性，进行了与LSTM和RNN模型的对比实验。实验结果表明，TransMADM模型在MSE、MAE和MAPE指标上均优于LSTM和RNN模型。例如，TransMADM模型的MSE为0.0158，而LSTM和RNN模型的MSE分别为0.0162和0.0160。这表明，TransMADM模型在整车投放量预测任务中具有更高的准确性和可靠性。

  (三)时序关联性与消融实验

  为了进一步探讨Transformer在建模时间序列数据中不同时间点间的关联性方面的优势，本文基于注意力机制对模型的表达能力进行了分析。Transformer中的自注意力机制允许模型在序列中的任意两个位置之间建立联系，不受距离限制，从而更有效地捕捉全局性的时序依赖关系。通过提取最后一层Encoder中的注意力分数(Attention Score)，直观展示了Transformer在序列建模中对时间点间关联的刻画能力。

  此外，为了验证模型中各特征的有效性，进行了消融实验。实验结果表明，移除区域信息(region)或车型信息(cartype)会导致模型性能明显下降，这表明区域和车型在整车投放量决策中起到了重要作用。例如，消融区域特征后，湖北省的误差指标(MSE、MAE和MAPE)增幅最为显著，而江西省的误差指标几乎没有变化。这进一步证实了区域特征在模型中的重要性。

  五、总结

  本文提出的基于Transformer的区域整车投放量多属性决策方法(TransMADM)为整车制造厂提供了一种科学、精准的投放决策方案。该方法通过预测阶段和决策阶段的有机结合，不仅提升了预测精度，还增强了对区域市场动态的适应能力。实验结果表明，TransMADM方法在预测精度和决策准确性方面均优于现有的神经网络方法和经典多属性决策方法。未来的研究可以进一步探索更多工业场景中的非时序特征，并优化神经网络的结构，以提高预测的精准度。此外，还可以考虑将竞争对手、政府补贴等因素纳入决策模型，使决策结果更加完整和准确。总之，TransMADM方法为整车制造厂在复杂多变的市场环境中做出科学的投放决策提供了有力支持，有助于提升企业的市场竞争力和经济效益。