基于灰色理论的服装企业销售预测模型

发布时间：2023-03-14 18:48

　　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。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 灰色建模原理及过程
    1.1 灰色关联度分析
    1.2 单维GM(1,1)模型及优化
    1.3 随机振荡序列预测模型
    1.4 多维灰色系统预测模型及优化
    1.5 灰色预测模型性能检验
2 服装企业销售预测模型
    2.1 线上线下销售数据特点
    2.2 线上线下预测模型整合
3 模型的应用与结果分析
    3.1 线上销售预测实验
        3.1.1 数据的采集与预处理
        3.1.2 多维度数据的灰色关联度分析
        3.1.3 多变量灰色预测模型应用
        3.1.4 实验结果分析
    3.2 线下销售预测实验
        3.2.1 数据的采集与预处理
        3.2.2 单变量灰色预测模型应用
        3.2.3 实验结果分析
4 结论



本文编号：3762547