基AHP和BP神经网络的服装销售预测模型的研究及应用中期报告

基AHP和BP神经网络的服装销售预测模型的研究及应用中期报告摘要：目前，服装销售预测是服装企业营销决策中的一个重要方面。本文以一家服装企业为例，通过实地调查和数据分析，选取了影响服装销售的主要因素，建立了基于层次分析法（AHP）和BP神经网络的销售预测模型，并对模型的准确性进行了测试。结果表明，该模型能够准确地预测服装销售额，为企业的营销决策提供了有力的支持。关键词：服装销售预测；层次分析法；BP神经网络；营销决策Abstract:Atpresent,salesforecastingisanimportantaspectofmarketingdecision-makingofclothingenterprises.Inthispaper,takingaclothingenterpriseasanexample,themainfactorsaffectingclothingsaleswereselectedthroughfieldinvestigationanddataanalysis.AsalesforecastingmodelbasedonAnalyticHierarchyProcess(AHP)andBPneuralnetworkwasestablished,andtheaccuracyofthemodelwastested.Theresultsshowedthatthemodelcouldaccuratelypredictclothingsales,providingstrongsupportforthemarketingdecision-makingofenterprises.Keywords:clothingsalesforecasting;AnalyticHierarchyProcess;BPneuralnetwork;marketingdecision-making一、研究背景随着市场经济的发展和消费水平的提高，人们对服装品质的要求也在不断提高。对于服装企业而言，销售预测是营销决策中的一个重要方面，能够帮助企业合理分配资源，制定有效的营销策略，提高销售额和市场占有率。因此，建立一套准确、可靠的服装销售预测模型对于企业的发展至关重要。本文以一家服装企业为例，研究建立基于层次分析法和BP神经网络的服装销售预测模型，希望为企业的营销决策提供有力的支持。二、研究内容1.数据采集和处理本研究采用问卷调查和现场观察相结合的方法，对服装销售相关的因素进行调查和分析。同时，采集该企业2018年1-12月的销售数据，并进行清洗和预处理，以便进行后续的分析和建模。2.主要因素分析通过对问卷调查和现场观察数据的分析，提取影响服装销售的主要因素，并根据调查数据和专家意见确定各因素之间的权重。相关因素包括：季节、样式、颜色、价格、品牌、促销活动等。3.层次分析法建模基于AHP方法，建立服装销售预测模型。首先，将各因素构建成层次结构，并计算各因素对于销售额的重要程度。然后，通过层次结构模型的计算，得出各因素的权重，并进行综合评估，得到销售额的预测值。4.BP神经网络建模基于BP神经网络模型，建立服装销售预测模型。首先，将数据集进行划分，并进行特征选择，确定输入层和输出层的节点数。然后，根据数据集对模型进行训练，得到一个能够准确预测销售额的BP神经网络模型。5.模型测试和分析对建立的销售预测模型进行测试和分析，评估模型的准确性和预测效果。通过误差分析和各种指标的比较，对比两个模型的预测能力，得出模型的优缺点和应用价值。三、研究进展和成果截至目前，本研究已完成数据采集和处理、主要因素分析、模型建立和初步测试等工作。初步结果表明，基于AHP和BP神经网络的服装销售预测模型具有较高的预测准确性和预测能力，为企业的营销决策提供了有力的支持。四、研究展望1.进一步拓展样本数据集，增加模型的应用范围和准确性。2.优化模型参数和算法，提高预测能力和精度。3.研究不同行业间的销售预测模型，探索其应用价值和优化方向。五、结论本研究在实践中探索了基于