ASDSApplied Statistics and Data Science3066-84333066-8441Art and Design10.61369/ASDS.2025040021Article基于多模型对比的中国宠物行业发展的预测与决策分析https://artdesignp.com/journal/ASDS/1/4/10.61369/ASDS.2025040021苑孟理想,赵娜娜,吴嘉润,周梦雪,孙可欣,刘新红2025142025-06-20在全球宠物行业蓬勃发展的当下，准确预测其发展趋势对相关各方意义重大，本研究以中国宠物市场为切入点，采集了2019-2023年的相关数据，先后运用线性插值法填补数据缺失值、借助Z-score标准化方法消除数据量纲影响、利用Pearson相关性分析筛选关键变量，对数据进行了系统预处理，在此基础上，构建了多元线性回归、多项式回归、指数回归、支持向量机回归、随机森林回归等多种预测模型，并运用粒子群算法对加权预测模型的参数进行优化，通过网格搜索对部分模型的超参数进行调优。同时，通过多模型比对，证明加权预测模型在众多模型中表现卓越，预测精度更高。此外，本研究还借助Holt线性趋势模型、多元线性回归模型和Spearman相关性检验，深入分析外国关税政策对中国宠物食品出口额的影响。结果清晰显示，美国关税变化与中国宠物食品出口额之间存在显著的负相关关系。这意味着，美国关税的提升将对中国宠物食品出口产生抑制作用。综上所述，本研究通过多模型对比充分验证了加权预测模型在宠物行业预测中的可行性，并精准量化了外国关税变化的影响，为宠物行业的从业者和决策者提供了极具价值的参考依据，有助于推动中国宠物行业的稳健发展。宠物行业发展预测,粒子群算法,加权模型,Holt线性趋势模型,关税变化

[1] 杨靖宝.基于经纬度线性插值的雷达试验数据处理方法[J].舰船电子工程,2024,44(11):101-105+127. [2] 黄德星,沈瑜伟,郑红燕,等.太湖水质变化分析及相关性研究——以长兴段为例[J].浙江水利水电学院学报,2024,36(05):60-66. [3] 王连生,高峰,谢金熹,等.基于DBO-SVR算法的爆破振动预测比较研究[J].中国矿山工程,2024,53(04):1-5.DOI:10.19607/j.cnki.cn11-5068/tf.2024.04.012. [4] 李想,王可,张高山,等.基于随机森林回归模型的台区负荷不平衡控制方法[J].自动化与仪器仪表,2025,(03):325-328+334.DOI:10.14016/j.cnki.1001-9227.2025.03.325. [5] 杜莹,程振豪,孙丹丹.一种基于PSO参数优化的指纹定位算法[J/OL].测绘科学,1-11[2025-05-25].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4415.p.20250509.1448.002.html. [6] 别晓婷.基于无人机遥感与DSSAT模型同化的夏玉米估产研究[D].山东理工大学,2023.DOI:10.27276/d.cnki.gsdgc.2023.001267. [7] 曾昭汰,石晴,余国宽,等.基于归一化流退火重要性抽样的安全关键场景生成[J/OL].计算机工程与应用,1-10[2025-05-25].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127. TP.20250523.1540.010.html. [8] 朱晗,游凌,杨宇翔.基于粒子群算法的空天链路地面干扰站选址问题[J].信息工程大学学报,2025,26(02):127-133. [9] 周古辛,胡桂开.基于网格算法和粒子群算法的随机森林参数优化[J].安徽大学学报(自然科学版),2025,49(03):27-34. [10] 乐德林.整车物流公铁联运网络模型优化研究[D].华南理工大学,2022.DOI:10.27151/d.cnki.ghnlu.2022.005764.