外文翻譯---基于數(shù)據(jù)挖掘的服裝銷售預(yù)測（譯文）

1、外文翻譯 外文翻譯基于數(shù)據(jù)挖掘的服裝銷售預(yù)測 基于數(shù)據(jù)挖掘的服裝銷售預(yù)測原文出處：1. Celia Frank,Balaji Vemulapalli,Les M.Sztandera,Amar Raheja.Forecasting Women’s Apparel Sales Using Mathematical Modeling[J].National Textile Center Annual Report,2003,11:1

2、~10.2. Sebastien Thomassey,Michel Happiette,Jean Marie Castelain.A short and mean-term automatic forecasting system-application to textile logistics[J].European Journal of Operational Research,2005,161 :275~284.譯文 1：基于數(shù)學(xué)

3、建模的女性服裝銷售預(yù)測目標(biāo)這項工作的目的是為了演示在服裝銷售預(yù)測中，類似人造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯模型的一些簡單計算方法。1、摘要銷售預(yù)測是服裝供應(yīng)鏈鎖管理中的主要部分，并且對于收益性來說非常重要。服裝管理者需要一個精細(xì)的預(yù)測工具，像尺寸、價格、顏色、氣候數(shù)據(jù)、價格變動、營銷策略等外因和時間這樣的內(nèi)因都必須被考慮進(jìn)去。盡管用一貫的氣象學(xué)統(tǒng)計預(yù)報工具來建立模型是很常見的，但是它們本質(zhì)上反應(yīng)出來的僅僅只是歷史數(shù)據(jù)和一個線性趨勢。非常規(guī)的人工智

4、能工具例如模糊邏輯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以有效地將銷售模型的外因和內(nèi)因考慮進(jìn)去，并且允許從任意非線性近似函數(shù)得出直接的推導(dǎo)。在這個研究中，預(yù)測模型是建立在單變量分析和多變量分析的基礎(chǔ)上的。建立在多元模糊邏輯分析學(xué)上的模型比那些建立在其他基礎(chǔ)上的模型要好得多。模型的效力是通過比較擬合優(yōu)度統(tǒng)計資料、R2中的一個來測試的，也包含不同形態(tài)服裝的實際銷售和預(yù)測銷售的比較。五個月的銷售數(shù)據(jù)（2001.8-12）當(dāng)做原始數(shù)據(jù)用于我們的模型，然后做出一個2

5、002年一個月份的銷售預(yù)測。模型的效力是通過比較擬合優(yōu)度統(tǒng)計資料、R2中的一個來測試的，也包含實際銷售和預(yù)測銷售的比較。一個0.93的R2由多變量分析獲得（0.75是單變量分析），這明顯比由單季性的指數(shù)平滑獲得的0.90和冬季的三項參數(shù)模式得來的0.75要高得多。另一種模型，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方集合體：規(guī)則的條件部分。構(gòu)成：規(guī)則的THEN部分。去模糊化：把由前階段獲得的輸出變量（銷售）的語言值（s）轉(zhuǎn)換成一個真實的輸出值。這可以通過