近年来,我国汽车保有量在不断地攀升,汽车售后企业面临着激烈而残酷的竞争。4S店作为汽车售后市场的服务终端,其服务水平直接影响顾客的满意度和忠诚度,而决定汽车售后服务水平的一个重要因素,则是及时满足顾客维修需求的能力。汽车维修备件库存需求预测一直是4S店备件库存管理者关注的焦点。准确的维修备件库存需求预测能够有效地支持汽车4S店的备件订货策略,使4S店在备件库存需求波动下能够及时地为顾客提供维修服务。但是,现实情况中汽车维修备件库存需求具有较高的随机性,且往往随着天气的变化而波动。不利的天气情况会导致交通事故增加,使4S店的汽车维修数量出现短时增加,导致汽车维修备件库存需求变得更加不确定。面对这样的挑战,如何准确地预测出汽车4S店维修备件的需求量,为4S店提供维修备件订货策略支持,成为了汽车4S店维修备件库存管理的首要问题,同时也是一个具有很好学术价值和实际应用价值的研究课题。在已有的研究成果中,直接采用汽车维修备件历史数据进行库存需求预测的研究很多,很少有考虑天气因素的汽车维修备件库存需求预测的研究。鉴于此,需要进一步探究考虑天气因素的汽车4S店维修备件库存需求预测方法的研究框架,并研究相应的维修备件库存需求预测方法。综上所述,本文主要的研究内容如下:（1）提出基于BP神经网络的天气因素权重的确定方法。首先,分析不同天气状况对汽车4S店维修备件需求的影响,得到儿个比较重要的天气影响因素;其次,为了得到天气因素的权重,基于BP神经网络对相应的天气数据进行网络训练,得到BP神经网络的连接权值;最后,利用训练得到的BP神经网络连接权值,计算各天气因素的权重系数。（2）提出考虑天气因素的汽车4S店维修备件库存需求预测方法。首先,将维修备件历史数据视为众多不同的案例;其次,利用天气因素权重计算得到需要预测的目标案例与历史案例间的相似度,并提取得到目标案例的相似历史案例;最后,将提取得到的相似历史案例分别输入进支持向量机（SVM）和极限学习机（ELM）中进行预测模型训练,通过比较模型的拟合精度,选择出最优模型作为汽车4S店维修备件需求预测模型。（3）开展基于考虑天气因素的汽车4S店维修备件库存需求预测方法的应用研究。以沈阳LM汽车4S店维修备件库存需求预测问题为例,对LM汽车4S店维修备件的库存需求进行预测,并得到了较好的预测结果,验证了本文提出的方法的有效性和准确性。本文提出的考虑天气因素的汽车4S店维修备件库存需求预测方法与应用研究,为解决汽车4S店维修备件库存需求预测问题提供了可参考的方法。该方法能够为汽车4S店维修备件订货策略提供支持,从而降低4S店维修备件的库存成本。此外,本文的研究丰富和拓展了汽车4S店维修备件库存需求预测的方法,为进一步开展相关研究工作提供了参考。