Inteligentny system przewidywania sprzedaży detalicznej nowych produktów odzieżowych uwzględniający wyprzedaż
General problems of the fibre and textile industries
Autorzy:
- Huang He
College of Fashion and Design, Donghua University, Shanghai, P. R. China - Huang He
Faculty of Management, McGill University, Montreal, Canada - Liu Qiurui
College of Public Administration, Huazhong Agricultural University, Wuhan, P. R. China
DOI number: 10.5604/01.3001.0010.1704
 Pełen tekst (ang.) | references | Abstrakt: Poprawa dokładności prognozowania jest bardzo istotna, ale skomplikowana w przypadku przemysłu odzieżowego, zwłaszcza dla nowych produktów oraz szerokiego zakresu czynników wpływających na popyt. Wcześniejsze badania bardziej koncentrowały się na prognozowaniu sprzedaży, niż prognozowaniu popytu. Zmienne wpływające na popyt powinny zostać zoptymalizowane. W tym badaniu opracowano dwustopniowy inteligentny system prognozowania sprzedaży detalicznej przeznaczony dla nowych produktów odzieżowych. W pierwszym etapie, popyt jest określony za pośrednictwem oryginalnych danych dotyczących sprzedaży. Adaptacyjny neuronowy system danych rozproszonych (ANFIS) jest wprowadzony w drugim etapie do prognozowania popytu. Jednocześnie prezentowany jest proces selekcji danych. Dane empiryczne pochodzą z kanadyjskiej firmy. |
Tagi:
intelligent forecasting system, demand estimation, stock out, adaptive neuro fuzzy inference system, new clothing product.
Cytowanie:
Huang H, Liu Q. An Intelligent Retail Forecasting System for New Clothing Products Considering Stock-out. FIBRES & TEXTILES in Eastern Europe 2017; 25, 1(121): 10-16. DOI: 10.5604/01.3001.0010.1704