基AHP和BP神經網絡的服裝銷售預測模型的研究及應用中期報告

基AHP和BP神經網絡的服裝銷售預測模型的研究及應用中期報告摘要：目前，服裝銷售預測是服裝企業(yè)營銷決策中的一個重要方面。本文以一家服裝企業(yè)為例，通過實地調查和數(shù)據(jù)分析，選取了影響服裝銷售的主要因素，建立了基于層次分析法（AHP）和BP神經網絡的銷售預測模型，并對模型的準確性進行了測試。結果表明，該模型能夠準確地預測服裝銷售額，為企業(yè)的營銷決策提供了有力的支持。關鍵詞：服裝銷售預測；層次分析法；BP神經網絡；營銷決策Abstract:Atpresent,salesforecastingisanimportantaspectofmarketingdecision-makingofclothingenterprises.Inthispaper,takingaclothingenterpriseasanexample,themainfactorsaffectingclothingsaleswereselectedthroughfieldinvestigationanddataanalysis.AsalesforecastingmodelbasedonAnalyticHierarchyProcess(AHP)andBPneuralnetworkwasestablished,andtheaccuracyofthemodelwastested.Theresultsshowedthatthemodelcouldaccuratelypredictclothingsales,providingstrongsupportforthemarketingdecision-makingofenterprises.Keywords:clothingsalesforecasting;AnalyticHierarchyProcess;BPneuralnetwork;marketingdecision-making一、研究背景隨著市場經濟的發(fā)展和消費水平的提高，人們對服裝品質的要求也在不斷提高。對于服裝企業(yè)而言，銷售預測是營銷決策中的一個重要方面，能夠幫助企業(yè)合理分配資源，制定有效的營銷策略，提高銷售額和市場占有率。因此，建立一套準確、可靠的服裝銷售預測模型對于企業(yè)的發(fā)展至關重要。本文以一家服裝企業(yè)為例，研究建立基于層次分析法和BP神經網絡的服裝銷售預測模型，希望為企業(yè)的營銷決策提供有力的支持。二、研究內容1.數(shù)據(jù)采集和處理本研究采用問卷調查和現(xiàn)場觀察相結合的方法，對服裝銷售相關的因素進行調查和分析。同時，采集該企業(yè)2018年1-12月的銷售數(shù)據(jù)，并進行清洗和預處理，以便進行后續(xù)的分析和建模。2.主要因素分析通過對問卷調查和現(xiàn)場觀察數(shù)據(jù)的分析，提取影響服裝銷售的主要因素，并根據(jù)調查數(shù)據(jù)和專家意見確定各因素之間的權重。相關因素包括：季節(jié)、樣式、顏色、價格、品牌、促銷活動等。3.層次分析法建?；贏HP方法，建立服裝銷售預測模型。首先，將各因素構建成層次結構，并計算各因素對于銷售額的重要程度。然后，通過層次結構模型的計算，得出各因素的權重，并進行綜合評估，得到銷售額的預測值。4.BP神經網絡建?；贐P神經網絡模型，建立服裝銷售預測模型。首先，將數(shù)據(jù)集進行劃分，并進行特征選擇，確定輸入層和輸出層的節(jié)點數(shù)。然后，根據(jù)數(shù)據(jù)集對模型進行訓練，得到一個能夠準確預測銷售額的BP神經網絡模型。5.模型測試和分析對建立的銷售預測模型進行測試和分析，評估模型的準確性和預測效果。通過誤差分析和各種指標的比較，對比兩個模型的預測能力，得出模型的優(yōu)缺點和應用價值。三、研究進展和成果截至目前，本研究已完成數(shù)據(jù)采集和處理、主要因素分析、模型建立和初步測試等工作。初步結果表明，基于AHP和BP神經網絡的服裝銷售預測模型具有較高的預測準確性和預測能力，為企業(yè)的營銷決策提供了有力的支持。四、研究展望1.進一步拓展樣本數(shù)據(jù)集，增加模型的應用范圍和準確性。2.優(yōu)化模型參數(shù)和算法，提高預測能力和精度。3.研究不同行業(yè)間的銷售預測模型，探索其應用價值和優(yōu)化方向。五、結論本研究在實踐中探索了基于