| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 服装销售预测研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 时间序列预测研究现状 | 第15页 |
| 1.2.3 当前研究的不足 | 第15-16页 |
| 1.3 研究主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构及组织 | 第17-18页 |
| 2 男装销售介绍及数据准备 | 第18-24页 |
| 2.1 男装销售预测的意义 | 第18-19页 |
| 2.2 影响男装销售状况的因素 | 第19-20页 |
| 2.3 数据准备 | 第20-23页 |
| 2.3.1 数据的收集 | 第20-21页 |
| 2.3.2 数据预处理 | 第21-22页 |
| 2.3.3 男装销售数据分析 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 数据预测相关理论及技术 | 第24-31页 |
| 3.1 数据预测方法 | 第24-26页 |
| 3.1.1 定性分析预测法 | 第24页 |
| 3.1.2 定量分析预测方法 | 第24-25页 |
| 3.1.3 回归分析预测法 | 第25页 |
| 3.1.4 传统统计学时间序列分析预测法 | 第25-26页 |
| 3.1.5 机器学习时间序列分析预测法 | 第26页 |
| 3.2 时间序列分析模型 | 第26-28页 |
| 3.2.1 自回归模型 | 第27页 |
| 3.2.2 移动平均模型 | 第27页 |
| 3.2.3 自回归移动平均模型 | 第27-28页 |
| 3.2.4 神经网络模型 | 第28页 |
| 3.3 预测模型的评价 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 4 ARIMA模型在男装销售预测中的应用 | 第31-39页 |
| 4.1 ARIMA模型介绍 | 第31页 |
| 4.2 ARIMA建模流程 | 第31-32页 |
| 4.3 模型应用及结果分析 | 第32-38页 |
| 4.3.1 数据平稳性检验 | 第32-34页 |
| 4.3.2 模式识别 | 第34-35页 |
| 4.3.3 模型检验 | 第35-36页 |
| 4.3.4 数据预测结果分析 | 第36-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 神经网络模型在男装销售预测中的应用 | 第39-55页 |
| 5.1 BP神经网络模型基本简介 | 第39页 |
| 5.2 BP神经网络模型原理 | 第39-42页 |
| 5.2.1 BP神经网络结构 | 第39-40页 |
| 5.2.2 神经元 | 第40-41页 |
| 5.2.3 神经元传递函数 | 第41页 |
| 5.2.4 BP神经网络模型算法步骤 | 第41-42页 |
| 5.3 BP神经网络模型在男装销售预测中的应用 | 第42-48页 |
| 5.3.1 传递函数选择 | 第42-43页 |
| 5.3.2 BP神经网络结构设计 | 第43-44页 |
| 5.3.3 样本数据训练和预处理 | 第44-46页 |
| 5.3.4 实验结果分析 | 第46-48页 |
| 5.4 RBF神经网络模型结构 | 第48-49页 |
| 5.5 RBF神经网络学习算法 | 第49-50页 |
| 5.6 RBF神经网络模型在男装销售预测中的应用 | 第50-53页 |
| 5.6.1 RBF神经网络结构设计 | 第50页 |
| 5.6.2 基函数中心及扩展常数的确定 | 第50-51页 |
| 5.6.3 隐含层和输出层之间的权值计算 | 第51页 |
| 5.6.4 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 5.7 本章小结 | 第53-55页 |
| 6 ARIMA与神经网络组合模型在男装销售预测中的应用 | 第55-67页 |
| 6.1 组合模型的构造 | 第55-58页 |
| 6.1.1 组合模型构造原理 | 第55页 |
| 6.1.2 组合模型构建方法 | 第55-57页 |
| 6.1.3 组合模型权重确定 | 第57-58页 |
| 6.2 ARIAM-BP组合模型在男装销售预测中的应用 | 第58-62页 |
| 6.2.1 ARIMA-BP组合模型权重的确定 | 第58-60页 |
| 6.2.2 ARIMA-BP组合模型的应用及分析 | 第60-62页 |
| 6.3 ARIAM-RBF组合模型在男装销售预测中的应用 | 第62-64页 |
| 6.3.1 ARIAM-RBF组合模型权重的确定 | 第62页 |
| 6.3.2 ARIAM-RBF组合模型的应用及分析 | 第62-64页 |
| 6.4 ARIMA-BP-RBF组合模型在男装销售预测中的应用 | 第64-66页 |
| 6.4.1 ARIMA-BP-RBF组合模型构造 | 第64页 |
| 6.4.2 组合模型应用及分析 | 第64-66页 |
| 6.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 7 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
