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大数据背景下基于BP神经网络的跨境电商皮革服装销量预测 被引量:4
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作者 李振宏 《中国皮革》 CAS 2023年第6期104-109,共6页
为提高大数据背景下跨境电商皮革服装销量预测的精度,本文提出一种基于BP神经网络模型的预测方法。方法以BP神经网络为基础预测模型,通过采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值阈值与网络结构,克服BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部... 为提高大数据背景下跨境电商皮革服装销量预测的精度,本文提出一种基于BP神经网络模型的预测方法。方法以BP神经网络为基础预测模型,通过采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值阈值与网络结构,克服BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。采用遗传算法优化的BP神经网络构建预测模型,用于跨境电商皮革服装销量预测,提高了皮革服装销量预测的精度。仿真结果表明,相较于改进前的标准BP神经网络与ARMA模型、Grey Model模型和改进Grey Model模型,所提的遗传算法改进BP神经网络模型的平均绝对误差、平方和误差、均方误差更小,更能反映真实的跨境电商皮革服装销售趋势,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 大数据 服装销量预测 BP神经网络 遗传算法
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戈珀资曲线模型法在服装销量预测中的应用 被引量:1
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作者 阮喜珍 《商场现代化》 北大核心 2007年第06S期56-56,共1页
戈珀资曲线法是预测产品销售量的专门方法,主要探讨戈珀资曲线型模型法在服装销量预测中的应用。
关键词 戈珀资曲线法 服装销量 预测
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负面在线评论内容对服装销量的影响研究 被引量:1
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作者 喻亦爽 《对外经贸》 2016年第4期124-126,共3页
以淘宝网服装产品为研究对象,抽选108家店铺消费者购买服装的负面在线评论数据,并将负面在线评论划分为客服、物流、质量、色差及尺码五类内容,通过实证分析其评论量及总评论量对服装销量的影响,结果表明:总评论量对服装销量有显著的正... 以淘宝网服装产品为研究对象,抽选108家店铺消费者购买服装的负面在线评论数据,并将负面在线评论划分为客服、物流、质量、色差及尺码五类内容,通过实证分析其评论量及总评论量对服装销量的影响,结果表明:总评论量对服装销量有显著的正向影响,负面在线评论总量对销量呈负向显著影响;客服、物流和质量对服装销量的影响显著,色差及尺码对销量的影响不显著。 展开更多
关键词 负面在线评论 服装销量 评论数量
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基于LSTM神经网络的短期服装销量预测 被引量:1
4
作者 陈德洪 李长云 《现代信息科技》 2021年第20期106-108,共3页
为了获得精度更高的服装销量预测结果,提出一种基于LSTM神经网络的服装销量预测方法。LSTM神经网络具有较好的非线性和自适应特性,可以更好地挖掘时序数据中的时序特征和非线性特征,从而获得更加符合实际的预测结果值。使用某服装企业... 为了获得精度更高的服装销量预测结果,提出一种基于LSTM神经网络的服装销量预测方法。LSTM神经网络具有较好的非线性和自适应特性,可以更好地挖掘时序数据中的时序特征和非线性特征,从而获得更加符合实际的预测结果值。使用某服装企业的服装销量时间序列数据集训练LSTM模型,设计与经典时间序列预测模型ARIMA的对比实验。实验结果表明,该模型能够有效提升服装销量预测任务的精度。 展开更多
关键词 服装销量预测 LSTM ARIMA
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需求随机型服装产品的灰色预测模型 被引量:3
5
作者 喻琳艳 《国际纺织导报》 2006年第8期78-80,共3页
为了更好地认识服装产品的销售特征,以便控制服装产品产量,针对服装产品特色将服装产品按需求情况分为三大类。并针对随机型服装产品,建立服装销量的灰色预测模型,可以避免以往用指数平滑法、趋势型季节变动预测法等预测方法的不足更好... 为了更好地认识服装产品的销售特征,以便控制服装产品产量,针对服装产品特色将服装产品按需求情况分为三大类。并针对随机型服装产品,建立服装销量的灰色预测模型,可以避免以往用指数平滑法、趋势型季节变动预测法等预测方法的不足更好地针对服装产品特色进行预测,为服装厂商的销售管理提供较好参考。 展开更多
关键词 服装销量 随机型 灰色预测模型
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