传统的汽车销售预测,往往只采用单一的模型进行预测,缺点是仅考虑数据的一种变化趋势,不能全面地反映复杂数据的非线性和销售数据自身的规律性,在预测精度上有待提高。对汽车产品投资方案的选优只是通过调查表的定性分析,缺乏对收集材料的科学处理过程,评价依据不够科学有效,致使评价结果的重要程度无法量化,难以作为汽车产品质量提高、性能改进的决策依据。因此,寻求一种更为科学、客观、量化的预测和评价决策方法,就变得尤为重要。本文运用灰色理论的思想,通过累加技术生成新数据,引入季节变动指数的概念,消弱随机因素的影响,建立统一的微分方程,求得拟合曲线后对对象的将来发展值进行预测,使预测更趋精确。通过实例证明,非线性季节型灰色预测模型对汽车产品的销售数据的拟合和预测是可行的,可以帮助企业更好的了解该产品所处的状态,及时调整销售策略。通过分析影响汽车销量的主要因素,对数据参考序列的性质进行研究,建立关联度量化评价模型,结合多层次综合评价法确定各指标的影响程度,并对量化结果进行评价分析。通过实例证明了运用灰色关联综合分析法对汽车产品方案的选优具有一定的有效性和可行性,为准确地进行汽车产品决策提供重要保证。