随着国际服装市场的发展,复杂多变的服装市场竞争日益激烈,服装是一个以客户需求为引导的、生命周期短为特征的产品,大部分服装制造企业由于把握市场的能力不足均陷入了过度成品库存的困境,过度的成品库存结果直接导致了产品成本的增加,从而影响了服装产品在市场上的竞争能力。服装制造企业的库存控制管理能力成为品牌经营者最为棘手、最为无所适从的难题。显然,有效的需求预测、不必要的库存减少,成为组织企业高效供应链的关键,同时也是市场竞争取胜的一个关键手段。服装销售市场的环境复杂,影响销量因素众多,传统的市场预测方法的预测精度逐渐难以满足新情况的需求,需要寻找新的预测方法来提高时尚服装销量的预测精度。神经网络以其分布式存储信息、并行协同处理信息、信息处理与存储合二为一、对信息的处理具有自组织自学习的特点,成为自适应解决多变因素预测的有效工具。所以基于神经网络的自适应预测是动态解决非线性预测问题的有效方法,为预测领域开辟了广阔的发展空间。本文针对传统的预测方法难以满足新情况下的预测需求,对神经网络技术在时尚服装销量预测的应用方法进行研究。结合某时尚运动品牌公司的实际现状,使用BP神经网络技术对其销量进行预测实验。从影响因素确定到建立相应的网络模型,模型的参数选取,最终在MATLAB中实现,得到预测结果。最终结果显示,BP神经网络法预测精度,高于传统预测方法的预测精度。BP神经网络销量预测方法的成功实现对自适应预测技术的发展具有积极的作用,也是一次成功的尝试,对多因素快速变化的预测技术发展具有重要参考价值。