| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义分析 | 第11-12页 |
| ·现状分析 | 第12-14页 |
| ·服装销量预测现状 | 第12-13页 |
| ·BP 神经网络应用现状 | 第13-14页 |
| ·研究的基本内容 | 第14-15页 |
| ·时尚服装销量预测面临的问题及原因分析 | 第14-15页 |
| ·销量需求预测算法的选定 | 第15页 |
| ·基于BP 神经网络的销量需求预测方法 | 第15页 |
| ·论文的结构组成及基本步骤 | 第15-17页 |
| 第二章 预测技术综述 | 第17-30页 |
| ·经典预测技术 | 第17-21页 |
| ·简单移动平均法 | 第17页 |
| ·指数平滑预测法 | 第17-18页 |
| ·专家预测法（也称作Delphi 法） | 第18-19页 |
| ·随机预测法 | 第19-20页 |
| ·灰色预测法 | 第20-21页 |
| ·BP 神经网络技术 | 第21-28页 |
| ·人工神经网络发展简介 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络的基本模型及其功能 | 第22-23页 |
| ·BP 神经网络 | 第23-25页 |
| ·BP 网络算法 | 第25页 |
| ·改进BP 算法 | 第25-28页 |
| ·检验预测效果指标 | 第28-30页 |
| 第三章 基于 BP 神经网络的时尚服装销量预测模型 | 第30-45页 |
| ·时尚服装简介 | 第30-33页 |
| ·建立时尚服装 BP 神经网络销量预测模型 | 第33-43页 |
| ·网络层数确定 | 第33-34页 |
| ·确定输入层 | 第34-35页 |
| ·确定输出层 | 第35-36页 |
| ·隐层节点确定 | 第36-38页 |
| ·传输函数确定 | 第38-40页 |
| ·训练方法及其参数选择 | 第40-42页 |
| ·输入向量和目标向量数据归一化处理 | 第42页 |
| ·训练网络并泛化仿真 | 第42-43页 |
| ·建立 BP 神经网络销量预测模型基本流程 | 第43-45页 |
| 第四章 基于 MATLAB 实现 BP 神经网络对时尚服装的预测 | 第45-56页 |
| ·MATLAB 数值化计算的有效工具 | 第45-47页 |
| ·MATLAB 的起源及发展 | 第45页 |
| ·MATLAB 的用途 | 第45-47页 |
| ·MATLAB 中建立BP 销量预测模型 | 第47-53页 |
| ·学习样本与测试样本收集与准备 | 第48-49页 |
| ·MATLAB 实现预测预测模型 | 第49-53页 |
| ·预测结果比较分析 | 第53-56页 |
| 第五章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·BP 神经网络预测销量预测结论 | 第56页 |
| ·BP 神经网络销量预测模型展望 | 第56-57页 |
| ·学习收获与心得 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录1 | 第60-66页 |
| 附录2 | 第66-70页 |
| 附录3 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76页 |