供应链网络视角下的杭派女装流行色预测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究问题及思路 | 第11-13页 |
| ·研究问题 | 第11页 |
| ·研究思路 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第13-15页 |
| ·研究的创新点及意义 | 第15-19页 |
| ·研究的创新点 | 第15-16页 |
| ·研究的意义 | 第16-19页 |
| 2 相关概念及理论 | 第19-35页 |
| ·供应链网络 | 第19-21页 |
| ·供应链网络概念 | 第19页 |
| ·供应链网络理论 | 第19-21页 |
| ·服装供应链网络 | 第21-28页 |
| ·服装供应链网络的形成 | 第22-23页 |
| ·服装供应链网络的特点 | 第23-25页 |
| ·服装供应链管理理论 | 第25-28页 |
| ·服装流行色预测 | 第28-35页 |
| ·服装流行色预测的背景 | 第28-29页 |
| ·服装流行色预测的挑战 | 第29-32页 |
| ·服装流行色预测方法 | 第32-35页 |
| 3 网络视角的服装流行色预测 | 第35-43页 |
| ·回归分析模型 | 第35-39页 |
| ·多元线性回归分析模型 | 第35-37页 |
| ·回归分析模型的建立 | 第37-39页 |
| ·基于马尔科夫链的服装流行色预测 | 第39-43页 |
| ·网络链路预测概述 | 第39-40页 |
| ·马尔科夫预测模型构建 | 第40-43页 |
| 4 流行色预测模型及其实现 | 第43-67页 |
| ·数据获取与预处理 | 第43-57页 |
| ·数据挖掘 | 第43-45页 |
| ·数据量化 | 第45-48页 |
| ·数字化样本 | 第48-55页 |
| ·数据的预处理 | 第55-57页 |
| ·基于马尔科夫的流行色预测 | 第57-62页 |
| ·确定预测模型转移矩阵 | 第57-58页 |
| ·确定趋势预测模型 | 第58-59页 |
| ·预测结果的调整 | 第59-62页 |
| ·预测结果验证 | 第62-67页 |
| ·预测结果验证 | 第62-65页 |
| ·预测结果分析 | 第65-67页 |
| 5 总结及展望 | 第67-71页 |
| ·总结 | 第67-69页 |
| ·本文存在的问题与进一步工作展望 | 第69-71页 |
| ·本文存在的问题 | 第69-70页 |
| ·研究工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
