摘要：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。

摘要：针对制造企业产品销售时序具有多维、小样本、非线性和多峰等特征,将混沌理论与支持矢量机(Support vector machine,SVM)参数优选方法相结合,证明了结构风险最小化原则是在概率意义下近似正确的,由此得到支持矢量机的表现形式并不是唯一的,具有多样性的特征,在此基础上提出一种混沌v-支持矢量机(Chaotic-v SVM,Cv-SVM)模型,给出相应的产品销售预测方法。最后进行了汽车销售时序预测,结果表明基于Cv-SVM的产品预测方法是有效和可行的。

摘要：通过建立产品销售预测模型,为服装品牌企业的产品管理提供决策依据.对现有预测工具进行比较分析后,选择SQL Server 2008软件的解决方案,运用时序算法,构建ART(自动回归树)模型.以案例品牌历史销售数据为基础,通过所构建的模型得到销售预测回归公式.通过模型验证了预测数据与实际数据的误差在可接受范围内,证明所构建销售预测模型的可行性.同时,基于所构建的模型建立案例品牌销售预测流程并提出产品管理策略.

摘要：决策支持系统能有效地辅助企业进行销售预测 ,但企业销售的商品种类繁多 ,市场需求变化的差异较大 ,如何有效地对各种商品进行预测是亟待解决的问题。文章介绍了具有自适应、自学习功能的销售预测决策支持系统。该系统能根据商品的销售时间长短、销售量的变化灵活地选择合适的模型 ,同时对预测结果进行反馈分析 ,对其后的预测结果进行模型修正 ,还能由用户根据当前市场环境的变化设定修正系数 ,使预测更能反映环境的变化。

摘要：科学、准确地预测服装销售量,对服装企业研发、生产、配送、销售等流程起到至关重要的作用。为此,文章采用贝叶斯一元回归方法,借助贝叶斯极大似然估计的优势,并结合时间序列移动平均法构建了服装销售量预测模型。该模型首先引入客流量的概念,以此作为服装销售预测的中间转化量,采用时间序列的移动平均法构建季节因子,屏蔽季节影响因素,用以预测客流量;然后依据客流量预测值通过贝叶斯一元回归方法预测服装销售量;最后利用案例验证了贝叶斯回归服装销售量预测的有效性和准确性。

摘要：销售预测是服装企业的一大难题,以往的研究大部分偏重于单渠道预测,并且采用时间序列、机器学习等需要巨大数据量的方法。为了顺应服装行业销售多渠道少数据的发展趋势,文章通过对灰色预测理论的文献梳理,发现其功能强大且所需数据集小,适合企业进行多渠道销售预测。针对线上销售数据多变量及线下销售数据单变量的不同特点,选取了三个灰色预测模型(DGM(1,1),ROGM(1,1),OGM(1,N))来建立企业多渠道销售预测整合策略。通过数据实验对这三个模型的模拟预测误差进行计算和比较,证实了这三种模型在进行线上或线下模拟预测误差均小于15%,达到较高预测标准,为企业销售预测提供一定的参考价值。

摘要：市场研究是系统设计、收集、分析和报告与本企业市场营销情况有关的信息资料及研究结果。市场研究的内容很广泛,主要包括:（1）对产品本身的研究。如产品的设计、功能用途以及外观包装是否满足用户需要;用户对本企业产品的认可程度与原因、产品的生命周期等方面的研究。（2）对产品的市场研究。

摘要：为克服传统机械产品销售预测建模方法在模型选取和参数估计方面的不足,提出了基于遗传程序设计(Genetic Programming,GP)实现制造企业销售预测的建模方法,并对GP算法进行了改进。该方法不仅能增加种群多样性以避免早熟收敛,而且还节省了计算时间。实例结果表明,采用改进的GP算法建模较好的解决了机械产品销售预测复杂系统的建模问题。

摘要：分析企业产品销售预测利益相关者对产品销售预测目标的差异化需求,提出基于三维的销售预测管理模型。该模型研究不同维度下的需求目标,结合统计理论、信息技术和柔性管理理念提出实现目标的方法,最后设计了基于多维度的产品销售预测管理系统。

摘要：科学正确地预测服装销售需求,将对企业的设计、生产、销售等起着举足轻重的作用。为此,采用时间序列和马尔可夫链组合法,构建了服装销售需求预测模型,并通过实例验证了时间序列马尔可夫链法的可行性、可信性、准确性。用于服装企业进行销售预测。