外文翻譯---基于數(shù)據(jù)挖掘的服裝銷售預測（譯文）

1、外文翻譯 外文翻譯基于數(shù)據(jù)挖掘的服裝銷售預測 基于數(shù)據(jù)挖掘的服裝銷售預測原文出處：1. Celia Frank,Balaji Vemulapalli,Les M.Sztandera,Amar Raheja.Forecasting Women’s Apparel Sales Using Mathematical Modeling[J].National Textile Center Annual Report,2003,11:1

2、~10.2. Sebastien Thomassey,Michel Happiette,Jean Marie Castelain.A short and mean-term automatic forecasting system-application to textile logistics[J].European Journal of Operational Research,2005,161 :275~284.譯文 1：基于數(shù)學

3、建模的女性服裝銷售預測目標這項工作的目的是為了演示在服裝銷售預測中，類似人造的神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊邏輯模型的一些簡單計算方法。1、摘要銷售預測是服裝供應鏈鎖管理中的主要部分，并且對于收益性來說非常重要。服裝管理者需要一個精細的預測工具，像尺寸、價格、顏色、氣候數(shù)據(jù)、價格變動、營銷策略等外因和時間這樣的內(nèi)因都必須被考慮進去。盡管用一貫的氣象學統(tǒng)計預報工具來建立模型是很常見的，但是它們本質上反應出來的僅僅只是歷史數(shù)據(jù)和一個線性趨勢。非常規(guī)的人工智

4、能工具例如模糊邏輯和人工神經(jīng)網(wǎng)絡，可以有效地將銷售模型的外因和內(nèi)因考慮進去，并且允許從任意非線性近似函數(shù)得出直接的推導。在這個研究中，預測模型是建立在單變量分析和多變量分析的基礎上的。建立在多元模糊邏輯分析學上的模型比那些建立在其他基礎上的模型要好得多。模型的效力是通過比較擬合優(yōu)度統(tǒng)計資料、R2中的一個來測試的，也包含不同形態(tài)服裝的實際銷售和預測銷售的比較。五個月的銷售數(shù)據(jù)（2001.8-12）當做原始數(shù)據(jù)用于我們的模型，然后做出一個2

5、002年一個月份的銷售預測。模型的效力是通過比較擬合優(yōu)度統(tǒng)計資料、R2中的一個來測試的，也包含實際銷售和預測銷售的比較。一個0.93的R2由多變量分析獲得（0.75是單變量分析），這明顯比由單季性的指數(shù)平滑獲得的0.90和冬季的三項參數(shù)模式得來的0.75要高得多。另一種模型，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的方集合體：規(guī)則的條件部分。構成：規(guī)則的THEN部分。去模糊化：把由前階段獲得的輸出變量（銷售）的語言值（s）轉換成一個真實的輸出值。這可以通過