摘要：本文以2015年1月-2022年12月的新能源汽车月度销量为研究对象，基于时间序列分析的相关模型，对数据进行分析。本文采用了ARIMA、SARIMA、LSTM这三个模型对该时间序列数据进行研究，并做出相关的销量预测。通过对比预测效果指标，对模型进选择，探究发现LSTM模型的预测效果要优于传统的时间序列分析模型。本文还以2008年-2022年的我国新能源汽车销量年度数据进行数据分析，通过回归分析的有关方法，分析动力电池产量（MWh）、公路里程（万公里）、城镇居民人均可支配收入（元）、钢材产量（万吨）、城镇化率(%)影响因素，最终建立回归分析模型。

压缩包中有论文的word、pdf版本，有相关的数据和代码。建模使用的编程语言为R语言，有相应的rmd文件。