| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 论文背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 服装行业特点 | 第11-12页 |
| 1.1.2 应用现状 | 第12-13页 |
| 1.1.3 本文需解决的问题 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第14-19页 |
| 1.2.1 销售预测技术研究现状及趋势分析 | 第14-17页 |
| 1.2.2 移动商务环境下的技术研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 移动商务环境下服装行业动态销售预测技术框架 | 第20-25页 |
| 2.1 服装供应链概述 | 第20-22页 |
| 2.2 服装动态销售预测技术框架 | 第22-24页 |
| 2.3 基本研究点 | 第24-25页 |
| 第三章 基于平差改进模型的服装行业销售预测方法 | 第25-42页 |
| 3.1 服装行业销售预测难点及解决思路 | 第25-27页 |
| 3.1.1 问题的提出 | 第25-26页 |
| 3.1.2 服装销售预测模型误差的可预测性 | 第26-27页 |
| 3.1.3 解决方案 | 第27页 |
| 3.2 平差改进模型基本结构 | 第27-28页 |
| 3.3 ART 预测模型 | 第28-34页 |
| 3.3.1 ART 算法原理 | 第28-30页 |
| 3.3.2 ART 模型的优缺点分析 | 第30-34页 |
| 3.4 基于神经网络算法的多变量误差预测模型 | 第34-39页 |
| 3.4.1 神经网络算法原理 | 第34-36页 |
| 3.4.2 影响服装销售的因素 | 第36-38页 |
| 3.4.3 模型的建立 | 第38-39页 |
| 3.5 模型精度分析 | 第39-42页 |
| 第四章 基于移动终端的服装行业多阶段动态销售预测技术 | 第42-55页 |
| 4.1 问题及解决方案 | 第42-43页 |
| 4.2 基于移动终端的实时分销数据采集、交换与发布 | 第43-52页 |
| 4.2.1 问题及难点 | 第43-44页 |
| 4.2.2 基于SOA 的移动分销管理信息系统架构 | 第44-46页 |
| 4.2.3 数据采集与交换 | 第46-49页 |
| 4.2.4 数据发布 | 第49-52页 |
| 4.3 改进误差预测模型 | 第52-53页 |
| 4.3.1 引入实时数据 | 第52页 |
| 4.3.2 多阶段预测模型的建立 | 第52-53页 |
| 4.4 模型精度分析 | 第53-55页 |
| 第五章 技术实现及验证 | 第55-67页 |
| 5.1 服装销售预测系统 | 第55-57页 |
| 5.1.1 功能设计 | 第55-56页 |
| 5.1.2 结构设计 | 第56-57页 |
| 5.2 基于SQL SERVER 构建系统实现方案 | 第57-66页 |
| 5.2.1 SQL Server 简介 | 第57-59页 |
| 5.2.2 应用场景 | 第59页 |
| 5.2.3 系统实现 | 第59-66页 |
| 5.3 预测效果验证 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 主要结论 | 第67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录1：系统调用WEBSERVICE 列表 | 第73-80页 |
| 附录2：系统基础数据表设计 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第84页 |
