服装销售预测技术的新发展

在分析了服装销售预测领域现状的基础上,阐述了数据挖掘技术对该领域的推动作用,并通过实例说明了基于数据挖掘的服装销售预测流程。

基于聚类分析和决策树算法的服装销售预测模型

服装生产企业需要了解市场需求的变化趋势,以做出正确的生产和销售决策。因此,对服装销售状况进行准确的预测,成为企业有效制定发展战略的重要依托。服装的销售受销售渠道、地域、文化、经济等众多因素的影响,呈现复杂的非线性特征,导致需求预测难度较大。本文综合考虑各种影响因素,结合聚类分析和CART决策树算法构建销售预测模型,既实现了较高的预测精度,又可转化为易于理解的规则。最后以某服装运营企业为例验证了方法的有效性和可解释性。

基于Prophet算法的快销服装销售预测

准确的销售预测可以帮助企业制定正确的营销策略以减小企业在经营过程的损失。由于快销服装行业的特殊性,产品生命周期通常较短且销售受诸多非线性因素影响,传统的销售预测模型精准度往往差强人意。论文基于Prophet算法的基础上,优化时间序列分解的各因式项,结合电商平台历年的销售数据,依据产品生命周期特性构建模型,结果表明,改进后的Prophet算法模型预测准确性高于传统模型,且耗时有所降低。

基于层次化多模态注意力机制循环神经网络的服装新品销售预测

在新服装产品销售预测任务中,由于缺乏历史销售数据,通常需要充分利用其他模态的数据作为补充。然而,多模态服装数据通常具有冗余性和异构性。为解决这些问题,提出一种包括三个主要元素的层次化多模态注意力循环神经网络(hierarchical multi-modal attention based recurrent neural network,HMA-RNN)。层次化结构将高层语义信息与低层语义信息分离,以避免信息冗余。在模态融合阶段引入多模态注意力机制(multi-modal attention,MMA)以减轻固有的数据不对齐问题。采用共享注意力机制构建跨多模态数据的依赖关系。在Visuelle 2.0数据集上的试验结果表明,所提出的方法加权平均百分比误差(weighted average percentage error,WAPE)为72.07,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.80,明显优于现有的方法,表明了该研究所提出的方法的有效性。

服装销售定量预测方法研究进展

服装销售预测是服装企业商品企划中必不可少的环节之一。为有效帮助服装商品企划人员及相关学者根据实际情况快速选择合适的服装销售预测方法,对时间序列法、回归分析法、灰色预测模型及人工神经网络4类定量销售预测方法从优缺点、优化历程及适用类型3个方面进行梳理总结,并对机器学习的部分组合算法进行举例与归纳。分析得出:时间序列法适用于历史数据离散程度小且影响因素少的短中期服装销售预测;回归分析法中多元回归法比一元回归法在算理上更适合具有多因素影响的服装销售预测;灰色预测模型适用于数据平滑且影响因素较少的服装销售预测;人工神经网络则适合销售数据离散程度大的时尚型服装销售预测。

基于改进GM(1,1)模型的服装配货决策研究

服装产品配货决策影响服装的销售量、企业的服务水平,为制定合理的配货决策,服装企业需建立高精度的预测模型。文章建立了改进GM(1,1)模型,优化了GM(1,1)模型的背景值和初始值,并引入已销售产品的影响因子和干扰因子。以某服装品牌的销售数据为出发点,采用改进GM(1,1)模型对服装品类进行销售预测,预测结果表明:该模型适用于服装销售预测,且准确度较好,可为服装企业的配货决策提供理论依据和技术参考。

基于改进报童模型的服装定价订货策略研究

以服装销售链中最优定价和计划生产量为研究目标,采用数据挖掘方法对各类不同服装进行聚类分析,对每一品类服装建立销售预测的拟合方程,建立了一个服装销售中的定价订货策略制定体系。在报童模型方面,对经典报童模型进行分析,结合定价和生产两方面因素,建立零售商的最优订货量和生产商的定价订货策略,然后利用改进的报童模型进行定价订货策略的制定,最后结合拟合方程应用到改进报童模型中,通过实例验证,所建立的体系具有较好的效果。

基于极限学习机神经网络的买断制加盟模式订货决策

随着服装市场和服装品牌的不断成熟以及人们对服装需求的日益多样化,买断制加盟模式成为具有一定市场知名度的品牌服装的选择,这给加盟商订货决策带来了一定的风险。为了更好地完成订货采购任务,加盟商需根据自己店铺的历史销售数据进行预测,以确定订货会的订货量并制定采购预算。以预测某品牌加盟商夏季每月每个品类的销售量为出发点构建模型,采用极限学习机神经网络的方法进行销售预测,并将预测结果以图表的形式进行展示,为服装加盟商订货决策及采购预算的确定提供理论支持。