基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論的服裝中期銷售預(yù)測研究.pdf

1、服裝業(yè)在中國的民生產(chǎn)業(yè)中占有非常重要的地位，隨著行業(yè)不斷的發(fā)展與成熟，品牌發(fā)展成為了該行業(yè)的主流趨勢。目前，在國內(nèi)具有一定市場份額的品牌服裝，主要通過建立加盟商的模式進(jìn)行銷售。對于加盟商，需要在訂貨會上對未來所要銷售的服裝下訂單，以完成貨品的準(zhǔn)備，這就需要加盟商根據(jù)歷史的銷售數(shù)據(jù)對未來的銷售量進(jìn)行預(yù)測，并制定采購計劃與采購預(yù)算。但是由于目前加盟商的銷售預(yù)測結(jié)果不夠精準(zhǔn)，以致預(yù)測值不能反映未來的銷售情況，且根據(jù)此預(yù)測值制定的采購決策也不夠

2、合理，從而使加盟商在銷售季末出現(xiàn)大量庫存積壓，在品牌服裝大多數(shù)采用“買斷制”加盟模式的情況下，季末產(chǎn)生的庫存要由加盟商自行承擔(dān)，這就加大了加盟商的運營難度。由于加盟商的訂貨是面向整個季度的，對于整個季度的銷售預(yù)測屬于中期銷售預(yù)測范疇。由此可見，服裝中期銷售預(yù)測對加盟商制定采購決策非常重要，所以研究服裝的中期銷售預(yù)測具有很強的實際意義。
　　通過對大量預(yù)測方法的研究發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)理論的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對任何復(fù)雜的線性和非線性的關(guān)系進(jìn)行

3、映射，并具有強大的學(xué)習(xí)能力和泛化能力，這對于解決服裝產(chǎn)品的銷售預(yù)測問題非常適合，并且人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用往年同期歷史數(shù)據(jù)預(yù)測今年同期的銷售量，符合本論文所要解決問題的特征，同時其避免了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度慢和容易陷入局部最小值的缺點，故本文選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極限學(xué)習(xí)機(jī)系統(tǒng)作為最終的預(yù)測方法。
　　在確定預(yù)測方法之后，本文對網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)系數(shù)進(jìn)行確定，構(gòu)建了輸入層節(jié)點數(shù)為4、隱含層節(jié)點數(shù)為6、輸出層節(jié)點

4、數(shù)為1和激活函數(shù)為S型函數(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型；在完成了網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建之后，本文進(jìn)行了實證檢驗；在實證檢驗之后，發(fā)現(xiàn)模型穩(wěn)定性較差，故通過集成理論對模型進(jìn)行了優(yōu)化，并將優(yōu)化后的預(yù)測模型與優(yōu)化前的模型進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的預(yù)測模型穩(wěn)定性較優(yōu)化前的模型要高。
　　為進(jìn)一步驗證優(yōu)化后模型的預(yù)測性能，分別通過將預(yù)測結(jié)果與實際值進(jìn)行比較以及將預(yù)測結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較兩種方法進(jìn)行檢驗，兩種對比方法皆驗證了用集成理論優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)