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時尚銷售預測對零售領域十分重要，準確的銷售情況預測有助于大幅度提高最終時尚銷售利潤。針對目前時尚銷售預測數據量有限并且數據波動大導致難以進行準確預測的問題，提出了一種結合人工神經網絡（ANN）算法和離散灰色預測模型（DCM（1，1》算法的混合智能預測算法。該算法通過關聯度分析得到關聯度大的影響變量，在利用DGM（1，1）+ANN預測之后，引入二次殘差的思想，將實際銷售數據與DGM（1，1）+ANN預測結果的殘差加入影響變量利用ANN進行第二次殘差預測。最后通過真實的時尚銷售數據驗證算法預測的可行性及準確性。實驗結果表明，該算法在時尚銷售數據的預測中，預測平均絕對百分誤差（ MAPE）在25%左右，預測性能優于自回歸積分滑動平均模型（ ARIMA）、擴展極限學習機（EELM）、DGM（1，1）、DGM（1，1）+ANN算法，相較于以上幾種算法平均預測精度大約提高8個百分點。所提混合智能算法可用于時尚銷售即時預測，且能夠大幅度提高銷售的效益。
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