我国服装行业的分销网络存在多模式、跨地域、多层级的特点,分销信息十分庞杂,导致供应链中分销计划的制订具有很大的盲目性;另外由于服装产品本身生命周期较短,其季节性、地域性、流行性等特点要求企业必须能够对市场变化做出快速正确的反应。因此快速精准的销售预测成为现代服装行业供应链管理中正确分销决策的关键。本文以提高服装行业销售预测准确性及快速性为目标,在分析服装销售预测技术现状、发展趋势基础上,提出了基于平差改进模型的精确销售预测方法,结合移动商务相关技术建立了动态销售预测模型,开发了相关预测系统,并以实际服装销售企业为例进行了应用验证。本文主要研究内容如下:1.提出了基于平差改进模型的服装行业销售预测方法。该预测方法首先对自动回归树模型进行了优化,并论证了其误差的可预测性;然后在此基础上引入影响服装销售的主要因素,基于神经网络方法建立多变量误差预测模型,从而形成了带误差反馈的动态闭环预测方法改进了传统的平差方法,提高了服装销售预测的准确度。2.提出了基于移动终端的服装行业动态销售预测技术。该技术基于移动终端快速对实时分销数据进行采集、交换和发布,然后针对服装销售短期预测的特点,引入实时数据,对平差预测模型再次进行了改进研究,从而建立多阶段的动态预测模型,综合提高了服装销售预测的准确度和速度。3.开发了服装行业动态精准销售预测系统,并在实际服装销售企业进行了验证。制定了系统的设计目标、实现方案,解决了WebService、移动页面开发和预测模型建立方法等技术难题,并以实际服装销售企业为例对系统进行了实现和验证。结果表明,该系统较大地改进了销售预测质量,能够对服装行业的供应链管理提供更加科学的决策支持。