【摘 要】
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十三五以来,国家大力推进“互联网+”政策,促进互联网技术逐渐成熟,网络直播随之快速发展。近几年,在国家乡村振兴战略背景下,直播带货助力农业多点开花,受新冠疫情影响,各行业线下实体店面临转型,直播带货的销售模式迅速火爆。为探索服装直播销售中的主要影响因素,进而对服装直播销售进行科学准确预测,促进服装直播行业健康良性发展。首先,在梳理直播销售行业发展历程的基础上,本文以直播销售中的服装产品为研究对象,
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十三五以来,国家大力推进“互联网+”政策,促进互联网技术逐渐成熟,网络直播随之快速发展。近几年,在国家乡村振兴战略背景下,直播带货助力农业多点开花,受新冠疫情影响,各行业线下实体店面临转型,直播带货的销售模式迅速火爆。为探索服装直播销售中的主要影响因素,进而对服装直播销售进行科学准确预测,促进服装直播行业健康良性发展。首先,在梳理直播销售行业发展历程的基础上,本文以直播销售中的服装产品为研究对象,通过108份预调查问卷探索服装直播销售影响因素的维度,修改问卷后对589名对象进行正式问卷调查,最终得到有效问卷442份。通过问卷分析发现,主要有服装属性、主播因素、直播因素和价格优惠四个维度,且四个维度的服装直播销售影响因素通过消费者感知价值影响消费者购买意愿。其次,通过梳理服装销售预测方法相关文献,确定适合服装直播销售特点的销售预测方法——BP神经网络。针对BP神经网络存在的易陷入局部最优、预测精度不高和鲁棒性差等问题,提出用具有全局寻优性能的SA优化BP神经网络反向传递时的局部寻优过程,得到BP-SA模型。该优化案例对算法优化领域和预测领域都具有积极作用。同时,通过在直播数据分析平台采集太平鸟品牌2021年下半年销量前十的服装直播销售数据,针对影响服装直播销售的各因素量化出相应的影响因子,作为检验BP-SA模型的重要实验数据。并利用MATLAB 2018b软件分别对BP神经网络和BP-SA模型进行编码实现和仿真实验。发现相较于对BP神经网络的预测实验,BP-SA模型预测实验的MSE比BP神经网络约小64.25%,RMSE约小40.21%,MAE约小49.69%,MAPE约小62.54%,而EC值约大1.02%,曲线拟合度R值约大33.43%,且EC值和R值更接近于1。说明BP-SA模型的各项预测误差都比BP神经网络的预测误差小,其预测准确度也更高,且预测数值所对应曲线与实际数值所对应曲线的拟合度更好。最后,针对本文的研究结果对服装企业提出相应建议,总结了服装直播销售影响因素研究和SA优化BP神经网络研究的不足之处,并针对不足之处探讨了进一步可优化之处。
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