纺织学报
紡織學報
방직학보
JOURNAL OF TEXTILE RESEARCH
2014年
5期
142-148
,共7页
需求预测%特征库抽取%相似度%层次聚类%动态时间弯曲距离
需求預測%特徵庫抽取%相似度%層次聚類%動態時間彎麯距離
수구예측%특정고추취%상사도%층차취류%동태시간만곡거리
demand forecast%gene database%similarity%hierarchical clustering%dynamic time warping
季节性新款服装的历史销售数据少,生命周期短,故利用数据序列的趋势信息进行预测的方法不合适.鉴于服装企业的销售点(POS)数据中包含许多特征信息,利用层次聚类与动态时间弯曲距离从POS数据中进行特征信息抽取,以构建服装销售基因库.并提出基于基因库进行季节性服装需求预测的方法,根据新款服装信息、销售信息计算其与基因库中基因的相似度,再以相似度查找相似基因,用相似基因的信息预测新款服装的需求.这种方法可为服装企业利用POS数据进行定量预测,构建快速响应系统提供解决方案.最后,对某知名女装企业2011年POS数据抽取了基因库,并对其2012年3月1日到2012年7月31日的新款库存单位进行预测,结果表明该预测方法是有效的.
季節性新款服裝的歷史銷售數據少,生命週期短,故利用數據序列的趨勢信息進行預測的方法不閤適.鑒于服裝企業的銷售點(POS)數據中包含許多特徵信息,利用層次聚類與動態時間彎麯距離從POS數據中進行特徵信息抽取,以構建服裝銷售基因庫.併提齣基于基因庫進行季節性服裝需求預測的方法,根據新款服裝信息、銷售信息計算其與基因庫中基因的相似度,再以相似度查找相似基因,用相似基因的信息預測新款服裝的需求.這種方法可為服裝企業利用POS數據進行定量預測,構建快速響應繫統提供解決方案.最後,對某知名女裝企業2011年POS數據抽取瞭基因庫,併對其2012年3月1日到2012年7月31日的新款庫存單位進行預測,結果錶明該預測方法是有效的.
계절성신관복장적역사소수수거소,생명주기단,고이용수거서렬적추세신식진행예측적방법불합괄.감우복장기업적소수점(POS)수거중포함허다특정신식,이용층차취류여동태시간만곡거리종POS수거중진행특정신식추취,이구건복장소수기인고.병제출기우기인고진행계절성복장수구예측적방법,근거신관복장신식、소수신식계산기여기인고중기인적상사도,재이상사도사조상사기인,용상사기인적신식예측신관복장적수구.저충방법가위복장기업이용POS수거진행정량예측,구건쾌속향응계통제공해결방안.최후,대모지명녀장기업2011년POS수거추취료기인고,병대기2012년3월1일도2012년7월31일적신관고존단위진행예측,결과표명해예측방법시유효적.
