本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間序列的服裝銷售預(yù)測(cè)系統(tǒng)研究與應(yīng)用

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【摘要】：服裝行業(yè)在生產(chǎn)采購(gòu)、銷售、庫(kù)存三方面具有快銷的性質(zhì),快速響應(yīng)短周期的銷售需求,提升供應(yīng)鏈管理效率是服裝企業(yè)面臨的關(guān)鍵問(wèn)題。本文以提高短期服裝銷售預(yù)測(cè)的合理性為目標(biāo),分析服裝行業(yè)的影響因素,提出基于時(shí)間序列的服裝銷售預(yù)測(cè)解決方案。主要工作內(nèi)容如下：本文在研究時(shí)間序列和預(yù)測(cè)理論的基礎(chǔ)上,基于當(dāng)前時(shí)間序列值不僅受到過(guò)往時(shí)間序列值的影響；也受到時(shí)間序列過(guò)往的隨機(jī)白噪聲和當(dāng)前隨機(jī)白噪聲影響的思想,確定周銷售量為預(yù)測(cè)目標(biāo),采用自動(dòng)回歸預(yù)測(cè)和滑動(dòng)平均預(yù)測(cè)的線性組合來(lái)模擬上述過(guò)程的技術(shù),令影響當(dāng)前周銷售量的過(guò)往銷售量期數(shù)和過(guò)往隨機(jī)白噪聲期數(shù)作為影響因子：影響因子所占的影響成分作為權(quán)重因子,消除中長(zhǎng)期的季節(jié)性影響,將銷售數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)差分的平穩(wěn)化處理,接著求解參數(shù),最后利用預(yù)測(cè)誤差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?獲得銷售預(yù)測(cè)模型。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)面向服裝行業(yè)的銷售預(yù)測(cè)系統(tǒng),該預(yù)測(cè)系統(tǒng)包含了銷售數(shù)據(jù)管理、趨勢(shì)分析和倉(cāng)儲(chǔ)管理等三個(gè)模塊。技術(shù)核心是構(gòu)建銷售預(yù)測(cè)模型。在銷售預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建中,通過(guò)確定表的產(chǎn)品數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),庫(kù)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),銷售日志數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后,提取銷售數(shù)據(jù),生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)。根據(jù)以服裝銷售的周銷售量為預(yù)測(cè)目標(biāo),先定義影響因子為自動(dòng)回歸預(yù)測(cè)和滑動(dòng)平均預(yù)測(cè)的各階系數(shù)；令權(quán)重因子為自動(dòng)回歸和滑動(dòng)平均的待估參數(shù),建立自動(dòng)回歸滑動(dòng)平均預(yù)測(cè)模型。接著利用RStudio的可視化統(tǒng)計(jì)特性,對(duì)歷史銷售量進(jìn)行可視化,生成功能模塊各服裝款式的時(shí)間序列趨勢(shì)分析圖,將銷售量分解為季節(jié)性因素、基本趨勢(shì)因素、隨機(jī)因素,引入消除短周期銷售量的季節(jié)性因素機(jī)制,得到不含長(zhǎng)期趨勢(shì)的時(shí)間銷售量序列。然后對(duì)該序列進(jìn)行序列協(xié)方差與序列方差比值的平穩(wěn)性檢驗(yàn),稱為自相關(guān)函數(shù)平穩(wěn)性檢驗(yàn),當(dāng)序列自相關(guān)函數(shù)值的檢驗(yàn)值大多數(shù)落在給定的置信區(qū)間外,則對(duì)序列進(jìn)行自階差分變換處理,將非平穩(wěn)時(shí)間序列差分化變換為平穩(wěn)性序列。偏相關(guān)函數(shù)是自相關(guān)函數(shù)對(duì)各個(gè)權(quán)重因子的偏導(dǎo),用以減少兩個(gè)序列值之間的那些序列對(duì)當(dāng)前期銷售量的影響。通過(guò)序列自相關(guān)函數(shù)值和偏相關(guān)函數(shù)值在置信區(qū)間內(nèi)減少至零的階數(shù),結(jié)合最小信息準(zhǔn)則,確定相關(guān)因子中影響因子的個(gè)數(shù)；利用訓(xùn)練集的真實(shí)銷售值與得到的影響因子的個(gè)數(shù)構(gòu)成方程組,通過(guò)最小二乘法,分別對(duì)自回歸權(quán)重因子和滑動(dòng)平均權(quán)重因子方程組的偏導(dǎo)數(shù),得到最優(yōu)權(quán)重因子,從而確定預(yù)測(cè)模型的回歸方程。最后從模型有效性角度,檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值間的預(yù)測(cè)誤差是平穩(wěn)性的；且預(yù)測(cè)誤差是服從零均值的正態(tài)分布曲線,可以對(duì)未來(lái)銷售量進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文基于核心預(yù)測(cè)模型,開發(fā)了銷售預(yù)測(cè)系統(tǒng),提供了可視化的趨勢(shì)分析功能,并在一家大型服裝企業(yè)試用后,有效改善了銷售體系中銷售與補(bǔ)貨的矛盾,為服裝企業(yè)的運(yùn)營(yíng)決策提供了有效的支撐。
【關(guān)鍵詞】：時(shí)間序列 自動(dòng)回歸 滑動(dòng)平均 服裝銷售預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-11
• CONTENTS11-14
• 第一章 緒論14-19
• 1.1 研究的背景與意義14-15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 研究?jī)?nèi)容17
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 相關(guān)理論和技術(shù)19-31
• 2.1 時(shí)間序列模型概念19-20
• 2.2 時(shí)間序列分類20-21
• 2.2.1 平穩(wěn)序列20
• 2.2.2 非平穩(wěn)序列20-21
• 2.3 自動(dòng)回歸滑動(dòng)平均模型理論21-22
• 2.3.1 自動(dòng)回歸模型21-22
• 2.3.2 滑動(dòng)平均模型22
• 2.3.3 自動(dòng)回歸滑動(dòng)平均模型22
• 2.4 差分自動(dòng)回歸滑動(dòng)平均模型22-27
• 2.4.1 模型定階23-25
• 2.4.2 模型參數(shù)估計(jì)25-26
• 2.4.3 模型檢驗(yàn)26-27
• 2.5 服裝銷售影響因素和產(chǎn)品分類27-28
• 2.5.1 影響因素27
• 2.5.2 產(chǎn)品分類27-28
• 2.6 預(yù)測(cè)理論28-30
• 2.6.1 定性預(yù)測(cè)28
• 2.6.2 定量預(yù)測(cè)28-30
• 2.7 本章小結(jié)30-31
• 第三章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)31-41
• 3.1 系統(tǒng)分析31-32
• 3.2 總體架構(gòu)32-36
• 3.3 系統(tǒng)組成36-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 銷售預(yù)測(cè)模型41-59
• 4.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)流程41-42
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理42-46
• 4.2.1 數(shù)據(jù)提取42-44
• 4.2.2 參數(shù)定義44-46
• 4.3 相關(guān)性分析46-53
• 4.3.1 影響因素分析47-51
• 4.3.2 平穩(wěn)性分析51-53
• 4.4 相關(guān)因子分析53-57
• 4.4.1 影響因子定階53-56
• 4.4.2 權(quán)重因子估計(jì)56-57
• 4.5 預(yù)測(cè)模型57
• 4.6 本章小結(jié)57-59
• 第五章 應(yīng)用與分析59-67
• 5.1 應(yīng)用背景59
• 5.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備59-60
• 5.3 系統(tǒng)應(yīng)用60-63
• 5.4 預(yù)測(cè)結(jié)果分析63-66
• 5.5 本章小結(jié)66-67
• 總結(jié)與展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文72-74
• 致謝74

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