基于离散灰色预测模型与人工神经网络混合智能模型的时尚销售预测
本文介绍了一种基于离散灰色预测模型与人工神经网络混合智能模型的时尚销售预测方法，该方法结合了离散灰色预测模型（DGM（1，1））和人工神经网络（ANN）算法，以提高时尚销售预测的准确性。文章首先介绍了时尚销售预测的重要性，然后提出了基于DGM（1，1）和ANN的混合智能预测算法，通过关联度分析获取影响变量，在利用DGM（1，1）+ ANN预测之后，引入二次残差的思想，将实际销售数据与DGM（1，1）+ ANN预测结果的残差加入影响变量 利用ANN进行第二次残差预测。实验结果表明，该算法在时尚销售数据的预测中，预测平均绝对百分误差（MAPE）在25%左右，预测性能优于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、扩展极限学习机（EE LM）、DGM（1，1）和DGM（1，1）+ ANN算法，相较于以上几种算法平均预测精度大约提高8个百分点。
知识点：
1. 时尚销售预测的重要性：时尚销售预测对零售领域十分重要，准确的销售情况预测有助于大幅度提高最终时尚销售利润。
2. 离散灰色预测模型（DGM）：DGM是一种灰色预测模型，用于预测时尚销售数据。该模型可以考虑到历史销售数据的影响，并对未来销售趋势进行预测。
3. 人工神经网络（ANN）：ANN是一种机器学习算法，用于对时尚销售数据进行预测。该算法可以学习到销售数据之间的关系，并对未来销售趋势进行预测。
4. 混合智能预测算法：该算法结合了DGM（1，1）和ANN算法，以提高时尚销售预测的准确性。该算法首先使用DGM（1，1）对销售数据进行初步预测，然后使用ANN对残差进行第二次预测。
5. 关联度分析（CA）：CA是一种数据分析方法，用于获取影响时尚销售的重要变量。该方法可以帮助确定哪些变量对时尚销售产生影响，并将其纳入预测模型中。
6. 二次残差预测：该方法将实际销售数据与DGM（1，1）+ ANN预测结果的残差加入影响变量，然后使用ANN对残差进行第二次预测，以提高预测的准确性。
7. 时尚销售预测模型比较：实验结果表明，该混合智能算法在时尚销售数据的预测中，预测性能优于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、扩展极限学习机（EE LM）、DGM（1，1）和DGM（1，1）+ ANN算法，相较于以上几种算法平均预测精度大约提高8个百分点。
本文提出的混合智能预测算法可以提高时尚销售预测的准确性，并且可以应用于时尚销售即时预测，以提高销 售的效益。
