采用基因库构建的季节性服装需求预测

• 作者: 刘建勋 张细香 马卫民
• 来源期刊: 纺织学报
• 学科: 经济
• 关键词: 需求预测 特征库抽取 相似度 层次聚类 动态时间弯曲距离
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 管理与信息化
• 页码范围: 142-148
• 页数: 7页
• 分类号: F272.1
• 字数: 5856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13475/j.fzxb.201405014207

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张细香	嘉兴学院商学院	14	30	3.0	4.0
3	马卫民	同济大学经济与管理学院	47	515	12.0	21.0