评述服装流行色预测

对现代服装流行色预测的方法及近年来流行色预测研究中的思想作了整体的分析,讨论了定量预测和定性预测的优缺点,分析了流行色作为复杂系统的组合预测,以及解决定性和定量相结合的综合集成方法,并探讨了流行色预测方法的新发展。     

基于灰色系统论的服装流行色预测研究

将流行色背景数据作为重要的量化点,利用色度学相关知识和物理测试手段对色彩进行量化，提出将灰色数列预测引入到流行色预测中，对定量分析做出新探索，以达到辅助预测的目的。     

服装流行色预测方法及量化思想比较分析

服装流行色预测准确程度关系到服装企业产品的市场占有率及企业经济效益，近几年来，企业和商业机构对流行色预测的研究力度在加大，并逐渐将量化思想引入预测中，使其成为一种提高预测精确度的辅助方式。因此文章在综述分析现阶段国内外服装流行色预测方法及量化研究成果后，从不同角度将其加以归类，阐述各自的优缺点，以期扬长避短，寻求新的预测思想，将定性思想和量化分析更有效地结合在一起，提高预测精确度和灵活性。     

服装流行色的提取预测及其对精神内耗的解压浅析

分析服装流行色的提取与预测，从当代社会普遍的心理健康问题精神内耗现象出发，分析服装流行色对精神内耗现象的解压方法结合。     

服装流行色预测方法的研究

文章介绍了现阶段国内外流行色预测现状,阐述了现有各种流行色预测方法,从理论到具体实现等各个方面做出剖析,分析和预测了各种方法的优缺点及流行色预测研究的发展趋势。     

浅析流行色的预测方法

准确的流行色预测信息，可以帮助企业抓住流行动向，为企业创造最大的经济效益。作者分析了直觉、情报、FPV等方法的不足之处，论述只有采用组合预测法，使定性与定量结合，才能提高预测的精确度。     

2004—2005秋冬男装面料流行趋势

由中国流行色协会与国际最为知名的色彩研究机构美国PANTO公司、荷兰METRPOLITAN出版公司合作推出的《流行色展望》，最近对2004—2005秋冬男装面料流行趋势预测如下：     

灰色GM(1,1)模型在国际春夏女装流行色色相预测中的应用

服装流行色是影响服装企业生产、营销、效益的重要因素。针对服装流行色预测研究中存在色彩量化复杂、缺少时间序列参数与构建预测模型性能关系等问题,提出以国际春夏女装流行色为研究对象,以PANTONE色彩体系为色彩量化依据,以绝对误差平均值作为预测效果的综合评价指标,探讨了不同长度的时间序列对灰色GM(1,1)服装流行色色相预测模型性能的影响。研究结果表明,以6年时间序列建立的灰色GM(1,1)模型对服装流行色色相预测的整体精度高,其绝对误差平均值之和仅为1.9%。     

采用多蜂群协同演化算法的服装流行色预测

针对现有服装流行色定量预测方法存在的精度缺陷,借鉴了复杂适应系统理论和生物学协同进化思想,提出一种基于层次协同演化机制的多蜂群协同优化算法。将该算法应用于人工神经网络权值配置问题上,通过拟合曲线进行测试。结果表明该算法可提升神经网络模拟目标问题的精度。使用 PANTONE 发布的2007−2016 年的国际春夏女装流行色定案,建立了春夏女装流行色色相的预测模型;对该模型中改进的神经网络进行训练,分析不同隐含层节点个数对色相预测精度的影响;预测2017 年女装流行色色相,并将预测结果与PANTONE 官方发布结果进行对比。结果表明该方法与其他方法相比提高了预测结果的精准度。     

"神秘"的流行色预测

流行色,英文是Fashion Colour,就是时尚的色彩。在9月5日召开的第四届江苏国际服装节上,江苏省纺织流行色协会发布了2003/04秋冬流行色,并在“江苏之最”面料流行趋势发布中用江苏的面料诠释对2003/04秋冬流行色的理解。这种超前的预测是怎样产生的,它的依据以及可信度如何?记者采访了江苏纺织流行色协会秘书长张闻彩高级工程师。     

基于对象信息的服装销售预测方法选择

服装销售预测的准确性除了取决于对服装销售影响因素的了解外,很大程度上还取决于选择适当的预测方法,快速而且准确的选择一个适合于企业实际情况的预测方法是建立综合预测模型的基础。通过对销售预测对象信息的分析,在对其分类的基础上对几种基本预测方法进行样本预测,结合预测结果与预测方法原理的分析对这些基本方法的适用范围进行评价,提出适用于服装销售预测的方法选择表,使预测方法与预测对象信息互相匹配,提高预测的效率和效果,为企业便捷的选择预测方法提供新的思路。     

运用多元线性回归模型和微型计算机预测专门人才需求量

本文运用数学回归法和微型计算机建立了一种预测专门人才的数学方法。得到了四种不同类型的数学模型。利用数学模型可预测未来(1990—2000年)对专门人才的需求量。     

畜产品消费量预测方法研究

梳理了近年来畜产品消费量预测领域常用的方法,分析了其优缺点,并对今后该领域研究的发展方向进行了展望.本文认为,随着计量模型的发展和机器学习算法的广泛应用,组合预测将成为研究畜产品消费量的主流方法.     

基于灰色模型和神经网络的服装流行色预测

针对服装流行色变化规律不稳定和预测准确度不高的问题,首先利用灰色模型对原始数据序列进行预测,然后再利用人工神经网络对残差序列进行预测,最后将两个预测值合并作为预测结果。结果表明混合方法比单一的GM、ANN方法能获得更好的预测值。     

面向大批量定制的基于改进的LS-SVM服装需求预测模型

为提高服装需求预测精度,充分考虑了服装需求量随季节、气候条件、价格、性别等因素的影响而动态变化的情况,运用模糊理论对相关影响因素进行模糊化处理后,再将这些影响因素作为服装需求量预测函数的输入变量;然后建立了以改进的二乘支持向量机(LS-SVM)方法为主、多方法融合为辅的预测模型,对服装销售量进行动态预测。实际算例验证了这一智能预测模型具有良好的精确性。     

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。     

织造工艺过程质量预报及质量控制

织造工序是产品生产的关键工序之一，采用现代预测方法，建立了织造工艺过程质量预报体系。文中介绍了织造的质量控制预测方法，织造工艺过程的在线质量监控，织前工艺参数优化和可控制性以及织物特征的检验仪器与方法。     

ANN与模糊算法在毛精纺织机效率预报中的对比

 介绍了人工神经网络技术和模糊算法在毛精纺面料织造预报过程中的应用,建立人工神经网络BP质量预报模型和模糊算法中模糊评判模型,利用这2种预报技术分别给出了织机效率预报模型,并比较2种预报模型对毛精纺织造质量预报的性能优劣。通过对人工神经网络技术和模糊算法的理论比较及其预报结果的对比分析,得出在毛精纺织造质量的预报中,人工神经网络BP质量预报模型优于模糊算法中的模糊评判模型,2种预报技术在解决非线性问题方面具有各自的适应性。     

时序分析用于航空预测模型的研究

利用样本数据建立了时序模型，利用组合模型将样本序列分解成确定性成分和随机成分两部分，对随机成分用ＡＲ模型拟合，并采用Ｍａｒｐｌｅ算法进行参数估计，然后预报检验模型，取得好的效果。     

服装销售预测方法研究进展

在分析服装销售预测影响因素的基础上,综述服装销售预测模型的研究进展,并结合模型特征对比不同预测方法的优缺点,同时指出服装销售预测研究趋势与方向。将服装销售预测影响因素归纳为4点,包括周期性因素、季节性因素、分类方案及其他解释变量,提出产品特征与预测方法的关联方案,阐释影响服装销售的解释变量。从统计预测方法、人工智能预测方法及混合模型角度,分类阐述不同预测方法的工作原理及预测效果,重点介绍混合模型的最新应用及预测优势。基于服装销售预测研究趋势,根据研究进展与现存问题,提出服装销售预测研究的发展方向。