采用基因库构建的季节性服装需求预测

季节性新款服装的历史销售数据少、生命周期短，利用数据序列的趋势信息进行预测方法不合适。鉴于服装企业的POS数据中包含许多特征信息，本文利用层次聚类与动态时间弯曲距离从POS数据中进行特征信息抽取,以构建服装销售基因库。并提出基于基因库进行季节性服装需求预测的方法，根据新款服装信息、销售信息计算其与基因库中基因的相似度，根据相似度查找相似基因，并利用相似基因的信息来预测新款服装的需求。该方法为服装企业如何利用POS数据进行定量预测以构建快速响应系统提供解决方案。最后，以某知名服装2011年POS数据抽取了基因库，并对2012年3月1日到2012年7月31日的新款SKU进行预测，结果表明该预测方法的有效性。