利用UML实现汽车销售的时序图，步骤清晰，简明。其中包括交易中可能出现的各种角色

针对产品销售时序具有多维度，非线性的特征，通过设计了一种扩展的RBF核函数，将其应用于支持向量机中，得到一种扩展的RBF核支持向量机(ERBF-SVM: Expanded Radial Basis Function - Support Vector Machine)；同时设计了一种改进的免疫优化算法对其参数进行寻优。 该方法被应用于汽车销售预测实例中，并与BP神经网络(BPNN)、采用一般RBF核的支持向量机(v-SVM: v-Support Vector Machine)及多尺度支持向量机（MS-SVM: Multi-scale support vector machine）进行了比较。 实验结果表明本文提出的方法是有效可行的，所获方法的预测精度优于参与比较的其它三种方法