【摘 要】
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针对服装定制企业中根据工作人员个人经验采购面辅料造成面辅料过剩与不足的问题，以及仓库库存资源被过剩面辅料长期占用所导致仓库利用率过低的问题，构建了基于GS-ARIMA-GARCH的服装定制面辅料需求量预测模型，将网格搜索、ARIMA模型和GARCH模型相互组合在一起，进一步提升服装定制面辅料预测模型的预测精度。实验结果表明，引入GARCH模型可以很好地消除面辅料残差序列中出现的异方差现象；通过对G
【基金项目】
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陕西省科技成果转移与推广计划项目（2019CGXNG-018）；
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针对服装定制企业中根据工作人员个人经验采购面辅料造成面辅料过剩与不足的问题，以及仓库库存资源被过剩面辅料长期占用所导致仓库利用率过低的问题，构建了基于GS-ARIMA-GARCH的服装定制面辅料需求量预测模型，将网格搜索、ARIMA模型和GARCH模型相互组合在一起，进一步提升服装定制面辅料预测模型的预测精度。实验结果表明，引入GARCH模型可以很好地消除面辅料残差序列中出现的异方差现象；通过对GS-ARIMA预测模型和GS-ARIMA-GARCH预测模型进行精确性对比分析，利用评价指标RMSE值和MAE值对其进行判断，从结果可以看出GS-ARIMA-GARCH模型的预测准确精度相对于GS-ARIMA模型更加精准，面辅料需求量预测效果更好；通过对实际面辅料时间序列进行预测分析，从结果看出预测值与实际值的相对误差值在0.5%～2.5%范围内并且R2值结果为0.905 504,可以准确地预测出短期内面辅料的需求量，为企业制定合理的面辅料采购计划，从而提升仓库库存资源的利用率。
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