【摘 要】
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服装需求易受价格、消费习惯及气温、天气状况等随机因素影响而变得复杂多变难以预测,而实际服装需求预测中,区间预测往往比具体值预测更具指导意义。因此在分析价格、折扣、
【机 构】
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宁波大学机械工程与力学学院,浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71271191,71671097);浙江省自然科学基金项目(LY16G010004,LY16G010010,LY18F020001);宁波市创新团队项目(2016C11024)
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服装需求易受价格、消费习惯及气温、天气状况等随机因素影响而变得复杂多变难以预测,而实际服装需求预测中,区间预测往往比具体值预测更具指导意义。因此在分析价格、折扣、气温、天气状况等因素与服装销量相关性的基础上,采用可拓聚类方法构建服装需求区间预测模型,对服装需求进行区间预测,并给出具体的预测步骤与计算方法。结合实例数据,验证可拓聚类对服装需求区间预测的有效性,并与K近邻算法进行预测效果及时间复杂度对比分析。实例分析结果表明可拓聚类有比K近邻更好的预测效果,而时间复杂度却大幅缩减,此外可拓聚类还能体现预测值与
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