基于D-S证据理论的电商服装新品需求预测与订货决策研究

摘要：

现有服装电商企业对新品需求预测不准确,会导致大量商品滞销或缺货,造成企业亏损.服装新品预测困难的主要原因在于其无历史数据可参考.由于证据理论具有处理多源不确定信息的能力,文中采用该理论建立需求预测模型.首先,构建证据理论模型,运用D-S证据合成法则将多位专家的预测进行融合,并将预测需求量信度函数转换为概率分布;其次,通过报童模型得出最优订货量;最后,以某电商企业新品上新为例进行了算例分析.该方法可提升服装类新品需求初次预测的精准度,辅助电商企业新品订货决策.

关键词：D-S证据理论、需求预测、订货决策、电子商务、服装新品

所属期刊栏目：45

分类号：F251;F224(物资经济)

资助基金：浙大宁波理工学院商学院SRTP项目;浙江省一流课程供应链管理;浙大宁波理工学院课程思政示范课供应链管理

在线出版日期：2023-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：80-82