基于深度学习的快时尚服装产品销售预测模型构建

为了准确预测快时尚服装产品销售量,捕捉在间歇性或异常峰值销量中的时间信息,基于深度自回归模型,引入时间注意力机制,改进其网络结构设计,构建全局时序模型对快时尚服装产品销售进行预测。研究发现:基于注意力机制的深度自回归模型,能够从所有销售数据中有效学习到服装产品销售正常值与间歇性或异常峰值的时间关联关系,能够识别复杂模式下产品销售量的短期波动与长期趋势,且性能优于其他经典模型,验证了基于深度学习构建快时尚服装产品销售预测模型的可行性。

基于全球环境问题的消费主义时尚研究

互联网的普及加快了社会生活节奏,但这种生活模式可能引发严重的环境问题。时尚产业尤其面临着在消费主义、快时尚服装商业模式和可持续发展理念之间找到平衡的挑战。环境困境不仅影响自然生态,还深刻影响社会经济结构。文章系统探讨消费主义时尚在资源消耗、环境污染及废弃物管理方面的、特别是在社交媒体和网络红人的推动下的重大影响,分析社交媒体在推广可持续发展中的平衡潜力。

研究服装行业“快时尚”营销理念和供应链管理

阐述了服装行业的“快时尚”及其发展现状,举例分析了“快时尚”营销理念与模式,提出了驱动需求管理与供应管理升级、加强库存管理以减轻压货压力等供应链管理策略,针对“快时尚”品牌经管经验促进服装行业发展。

SHEIN超快时尚平台的崛起与前景初探

作为在疫情期间成功崛起的中国本土品牌,SHEIN采用了全新的超快时尚商业模式。超快时尚是从快时尚演变而来,作为一种新的风尚,正在席卷全球。文章探讨了SHEIN商业模式的成功之道,并将超快时尚和快时尚进行了对比分析,详细探讨了超快时尚的发展现状及弊端,同时对其未来的发展趋势进行了预测。

基于换电与电池损耗的快时尚产品电动车路径优化问题

伴随着城市规模的快速扩大和城市物流配送需求的快速增加,城市物流配送导致了温室气体排放问题日益严重,“绿色物流”成为城市配送转型的目标和方向。聚焦快时尚服装行业基于快速反应(Quick Response,QR)机制的运作模式,能够让服装消费者在第一时间获得最新潮流时尚产品。同时,快时尚服装产品的城市配送具有产品更新频率快、配送次数多、单次配送量少等显著的行业特点。文章重点考虑快时尚服装产品“高频少量”配送导致的严重碳污染这一现实情况,探究该行业领域实现低碳城市配送的模型和方法,力图促进该行业领域在经济、社会及环境方面的可持续发展。同时,在综合分析快时尚服装产品城市配送的显著特点的基础上,构建城市绿色配送车辆路径优化模型,并提出改进的智能算法优化求解过程。

碳排放影响下快时尚产品的配送路径优化

鉴于快时尚企业高频率配送的特性以及国家倡导的低碳环保理念,以服装产品为研究对象,以碳排放成本、车辆运输成本和顾客满意度为优化目标,建立多目标绿色车辆路径问题模型。提出一种改进蚁群算法对模型进行求解,在信息素更新过程中采用最大最小蚂蚁系统和云模型提高自身的全局搜索能力,同时对初始状态转移概率进行优化,并采取局部优化策略提高算法的适应性。仿真结果表明,提出的模型和算法能够充分调用企业资源,帮助快时尚企业科学规划车辆配送方案,降低运输成本和碳排放,实现经济效益与环境效益的最佳平衡。

服装行业快时尚营销与供应链管理论述

文章首先论述了快时尚服装品牌营销与供应链管理情况,其次对快时尚服装品牌主要使用的营销模式进行了阐述,最后分析了快时尚服装行业供应链管理的具体优化举措,以期推动快时尚服装行业发展。

基于大数据的快时尚女装流行预测与对策研究

时尚女装市场竞争激烈,快速推出新品和准确预测流行趋势是企业保持竞争力的关键。基于大数据技术,可以分析海量的消费者行为数据,从而预测未来的流行趋势。本研究基于大数据分析方法,通过对快时尚女装行业的市场趋势、消费者需求等多维度数据进行收集和分析,解析了快时尚女装流行预测模型的关键因子,并提出了相应的思考方向,以期帮助时尚行业相关企业满足消费者个性化需求、提高品牌竞争力。对服装行业来说,女装品牌在发展的过程中,需要去不断地寻找时尚和流行元素,这一点至关重要,因为只有挖掘并抓住受欢迎的流行趋势,才能够提高产品的销量、抢占更多的市场份额。

旧衣物回收的快时尚服装门店同时送取货车辆路径优化研究

为促进快时尚服装行业的循环经济发展,文中结合了旧服装回收过程与门店新品服装配送,将回收的服装进行利润转化,建立了考虑旧服装回收的快时尚服装门店同时送取货车辆路径优化(VRPSPD-CR)模型,以碳排放成本和运输成本最小为目标进行路径优化研究,并将回收后的旧服装价值利润化,以直观感受旧服装回收后为快时尚企业带来的价值。文中的改进自适应遗传算法将选择操作进行了优值保留,并对交叉和变异概率进行自适应计算,以防止算法产生局部最优解。实例仿真结果表明,研究所提出的模型和算法具有实际意义,且将旧服装进行回收能够有效地减少污染,提高企业的利润率,从而促进快时尚服装行业的循环经济发展。

快时尚影响下的针织女装设计思考

快时尚作为潮流的代名词,为时尚的更迭及发展起了推动作用。在快时尚的冲击下,针织女装也渐渐冲破了原有的设计思维框架。文章介绍了快时尚下针织女装的设计现状,突出快时尚的发展优势及潮流引导作用。通过研究快时尚针织女装中款式、纱线、色彩、图案、组织等的发展方向,丰富设计思路,加强设计潜力,从而促进针织女装快速、高效的生产与发展,使针织女装变化更加多样,增强整体设计水平。

基于时间竞争的快时尚产品开发流程建模与仿真

针对快时尚产品开发周期长和交货不及时的问题,提出对快时尚产品的开发流程进行结构建模、构建仿真实验平台的流程优化思路。通过实地调研案例企业,从中观层面梳理S品牌的产品开发流程。运用系统动力学方法进行流程建模,编制存量—流量图,并用微分方程定量描述变量间的数量关系,设定和测算流程的时间绩效指标,从技术上实现流程的同步并行仿真。使用STELLA软件对模型进行仿真、确认和验证。结果显示,通过批均值法处理的仿真估计值具有较好的无偏性、有效性和相合性。

快速时尚品牌消费者的购买决策影响因素

以消费者购买决策为出发点,借鉴结构方程模型,提出8大假设并构建了快速时尚品牌消费者的购买决策模型.通过市场调查获得的数据,借助SPSS16.0和AMOS7.0软件对数据的信度、效度和模型的拟合度进行解析.对模型进行验证性因子分析和路径分析,得出模型中各潜变量之间的关系,对我国服装企业掌握国内消费者购买行为规律以及实施快速时尚品牌战略决策具有参考价值.

中美大学生快速时尚的绿色消费行为研究

研究了中美两国大学生消费者在快速时尚中的绿色消费行为模式,分析了服装环保知识、环保主义和物质主义对消费行为的影响.研究发现,服装环保知识对环保主义态度者有显著的积极影响;内在环保主义对购买选择及频率、外在环保主义对服装丢弃方式都有显著的积极影响;快乐物质主义对服装的丢弃方式、成功物质主义对购买选择、中心物质主义对购买频率均有着显著的消极影响.此外,均数比较发现,中国大学生在服装购买选择、购买频率、内在环保主义、宏观环保主义和快乐物质主义方面的得分高于美国学生;后者在服装丢弃方式、外在环保主义和中心物质主义方面的得分高于前者.

基于退货策略的快速时尚品物流网络规划模型研究

针对快速时尚品在网络销售中的高退换货率的问题,在快速时尚品销售特点分析基础上,考虑快速时尚品的价格衰减与顾客需求量的关系,以及配送时间等因素的影响,建立了网络销售环境下的快速时尚品物流网络规划模型,并运用模拟退火算法进行算例求解。研究结果表明:产品的退货率对物流网络的运营成本与效率产生重要影响,随着退货率的增加总收益呈直线下降,为保证网络收益,应将退货率控制在5%以内,并应尽可能压缩配送时间至3天之内。

“快时尚”服装产业供应链利益分配机制探索——以合作博弈为视角

供应链上不同的利益相关者有着不同的利益诉求,合理有效的利益分配机制对合作关系的持续稳定发展起决定作用。以"快时尚"服装供应链联盟为研究对象,在比较合作博弈和非合作博弈下,用创新激励因子Shapley模型,将企业创新能力及其对供应链所作的贡献程度作为"快时尚"服装供应链利益分配的考核指标,以实现各成员企业利益的优化配比。

成熟期快速时尚品物流分销网络选址-分配模型

为解决快速时尚品在成熟期网络销售过程中的物流节点选址与分配问题,以分销网络收益最大化作为决策目标,考虑销售策略及提前期约束的影响,构建了由4个参与方和4层物流设施构成的快速时尚品物流分销网络的多周期非线性混合整数规划模型,并采用遗传算法确定产品折扣率以及中央仓库、第三方物流企业和自取点的选址、分配及服务方案.算例结果表明:当折扣率为0.687时,物流分销网络总收益最大;当集货期大于等于2 d时,物流分销网络总收益的增长率迅速减小.

基于服务-购买意愿的双渠道短生命周期产品需求预测模型——以快时尚服装行业为例

以短生命周期产品的代表快时尚服饰产品为研究对象,在现有Bass模型的基础上,引入平均服务影响因子和商品平均重复购买率以反映实际需求.通过算例分析比较模型改进前后的主要预测指标,从而阐明基于服务-购买意愿的改进Bass模型能够更好地实现短生命周期产品的需求预测.

基于极限学习机及网络搜索数据的快时尚产品预测

为实现时尚化设计,时尚产品生产企业需具备精准的识别与预测流行元素的能力。针对快时尚产品的预测问题,构建了基于极限学习机(ELM)模型的预测算法。首先由于快时尚产品具有市场需求不稳定、产品更新速度快等特点,而网络搜索数据不仅反映了用户的焦点关注与个性化需求,其中还蕴含着群体的某些社会或经济行为。利用网络搜索数据和历史成交数据作为数据来源,进而实时挖掘市场需求。其次,由于数据具有非线性不规则变化的特点,构建具有较强学习能力和泛化能力的ELM模型,对快时尚产品的流行趋势进行预测。与传统的统计预测模型相比,加入搜索数据后,构建的模型预测精度较高,同时ELM模型对流行趋势的转折点具有较强的预测能力。

快时尚品牌产品开发流程对时间绩效的影响

针对快时尚产品开发流程的时间绩效问题,以快时尚品牌S为实际案例,对产品开发流程进行系统动力学建模,构建了仿真实验平台。采用"战略-资源-绩效"的基本框架,对流程的7个主要变量进行资源配置的仿真实验,预测了周期时间、准交率和平均产能等3个关键绩效指标(KPI)的仿真估计值。使用局部灵敏度分析和熵值法,确定周期时间、准交率和平均产能等KPI指标的权重系数,分别为53.5%、2.7%和43.4%。根据权重系数和S品牌的时间竞争战略,对流程的时间绩效进行综合评价。研究发现,批量、服装设计速率、面料重复使用率和面料生产速率等变量对流程的时间绩效影响较大。当S品牌的企划确认批量减少约25%时,整体时间绩效最优。

ZARA跨国品牌升级——空间发展史视角

全球化使品牌与地方之间的联系日益密切。西方国家的快时尚品牌实行全球同价、全球同款和标准化的经营模式,被认为具有消极的品牌形象,然而却在异源文化背景的中国实现品牌升级。以ZARA为例,从时间和空间2个维度出发,描述其品牌空间发展史,分析品牌源地、空间发展、店铺选址等参与快时尚品牌的文化生产过程。结论如下:1)快时尚品牌与全球时尚城市建立积极联系,将全球时尚城市想象写入品牌发展史中,品牌空间发展史比品牌源地对品牌形象的影响更大;2)ZARA与全球时尚城市互动成功塑造全球时尚品牌形象,"全球"品牌头衔对于中国本土向往全球化的消费者来说具有很强的吸引力,对于其跨国升级有积极影响;3)ZARA在中国大陆的品牌空间发展依然延续"下沉式"模式,利用上海、北京、深圳、广州等地在全国时尚产业中的引领地位影响二级城市消费者的品牌选择,实现其跨国品牌升级;4)专卖店选址于高端消费街区,在跨国过程中重新定位于中高端消费群体,使得ZARA实现跨国品牌升级。