基于HSB色彩模型的意大利沙发配色设计

为使国内沙发配色设计紧随国际水平,开发出更加具有市场竞争力的产品,笔者以行业标杆的意大利沙发为样本范例,研究意大利沙发的表面包覆材料的色彩选用与设计。借助HSB色彩模型,定量测量样本沙发在颜色选取上的物理量参数,综合各大享誉世界的意大利沙发品牌的实际产品,得到意大利沙发色相H、纯度S、明度B3个指标的色彩数据规律。研究表明,在色相上,暖色调占比最大,其次是冷色调,中性色使用很少;在纯度上,低纯度占比最高,中纯度次之而高纯度最少,在明度上则是高明度占比最大,低明度占比最小。从配色角度分析意大利沙发的设计特征,以期为国内沙发品牌的研发提供具有参考价值的配色设计思路。     

基于HSB色彩模型的适老沙发主流产品色彩分析与研究

中国社会已步入人口老龄化快速发展阶段,老龄化带来了庞大的市场需求与潜在的发展机遇,因此关于适老家具的研究显得至关重要。而沙发对于大多数老年人的日常生活是必不可少的,且颜色的直观性对于挑选购买的影响非常大,还会对人体的生理心理产生影响。本文在探究老年人的生理、心理特征以及对于沙发色彩需求的基础上,选取目前国内主流适老家具品牌的沙发颜色为典型样本,借助HSB色彩模型进行色相,纯度,明度的色彩定量分析,得出了适老沙发色相以橙色系的暖色为主,色彩纯度低且明度趋于中高的数据结论,并提出了总结建议,以期能为适老沙发的色彩设计提供参考价值和帮助。     

流行色趋势下的现代软体沙发配色设计探究

为使软体家具色彩设计跟紧当下的流行趋势,配色更加和谐美观,笔者以最近两年深圳家具展上的现代软体沙发颜色为样本范例,探讨软体沙发外层包裹材料的色彩搭配。明确软体沙发的定位与分类,借助HSB色彩模型,采用实物—图像色彩转移与分析方法,定量测量样本的颜色物理量参数,得到2017年和2018年深圳家具展的软体沙发品牌的流行色数据,具体包括色相H、纯度S、明度B三属性。结果表明,在色相上,软体沙发色彩集中于暖色调;在纯度上,颜色主要集中在低纯度区;在明度上,色彩主要集中在中高区域。结合以上数据,从流行色选取和运用的角度,分析软体沙发流行色的色彩特征,从而梳理软体沙发配色设计的思路,以期为软体家具的色彩潮流发展提供参考价值。     

基于HSB模型的单人沙发流行色趋势研究

软体家具品类中,单人沙发的造型更为丰富,色彩设计更为灵活多变。本研究以网络销售市场上较受欢迎的单人沙发产品为研究对象,借助HSB色彩模型,采用实物-图像色彩转移与分析方法,定量测量样本的颜色物理量参数,根据网络销售市场上单人沙发在颜色搭配上的科学数据,分析得出单人沙发的流行色特征。经研究表明,在色相上,单人沙发色彩集中于暖色调;在纯度上,颜色主要集中在低纯度区;在明度上,色彩主要集中在中高区域。本研究以期为单人沙发设计配色提供依据,并为软体家具流行色趋势提供部分见解。     

2030年中国成年居民畜肉摄入量预测

目的：预测2030年中国成年居民的畜肉平均摄入量。方法：以2000—2018年7轮分城镇和农村中国健康与营养调查(CHNS)中20岁及以上成年居民畜肉平均摄入量数据为基础,比较ARIMA、灰色模型和趋势外推法3种模型的精度,并对2030年我国成年居民畜肉摄入量进行预测。结果：城镇居民畜肉平均摄入量的拟合预测中,ARIMA模型的拟合精度和预测精度均优于趋势外推法和灰色模型。农村居民畜肉平均摄入量的预测,ARIMA模型的拟合精度优于趋势外推法和灰色模型;预测精度则为第二,略低于灰色模型,综合拟合精度和预测精度,ARIMA模型优于其他2种模型。ARIMA模型预测到2030年城镇居民和农村居民的畜肉平均摄入量将分别达到131.0、130.6 g/d,比2018年分别增加37.2%、43.5%,将高于膳食指南推荐量。结论：ARIMA模型对畜肉摄入量的长期预测效果最理想。依据预测结果,需采取措施引导居民适量摄入畜肉,以达到平衡膳食的目标。     

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%。     

基于灰色ARIMA组合模型的小麦产量预测

为了提高小麦产量预测算法的精度,准确预测短期小麦产量,提出了一种基于灰色模型和改进ARIMA模型的组合预测方法。首先选取适当长度的小麦产量数据构成子序列,对该序列建立灰色预测模型,并计算预测误差;然后使用改进ARIMA模型建立残差序列的预测模型,达到对原预测序列修正的目的,最后将两个模型预测值相加得到未来5年的小麦产量预测数据。结果表明,该组合模型能够准确预测小麦产量,5年的预测平均误差约为1.71%,预测精度明显高于单一灰色预测模型。     

网络销售市场中美沙发流行色趋势浅析

在造型要素中,色彩对人产生的影响最为直接,而沙发作为居室空间中最重要的家具之一,其色彩对消费者购买行为影响巨大。本文分别选取了中美网络销售平台上销量领先品牌的沙发颜色作为样本,借助HSB色彩模型,对中美网络销售市场的沙发流行色在色相、纯度、明度上进行了分析。结果表明,面向中国网络销售市场的沙发宜选取暖调、低纯度、较高明度的色彩;而面向美国网络销售市场的沙发宜选取暖调、低纯度、较低明度的色彩。本文通过分析两国消费者在沙发色彩偏好上的异同,把握沙发流行色趋势,以为沙发流行色发展以及设计生产提供一定的数据参考。     

基于Python语言的ARIMA模型在江西省食源性疾病发病率预测中的应用

目的 评估整合移动平均自回归模型(ARIMA)预测江西省食源性疾病月发病率的可行性。方法 应用Python软件构建ARIMA模型,以2021年数据验证及评估ARIMA模型预测效能,并对2022年1～6月江西省食源性疾病月发病率进行短期预测。结果 江西省2016—2021年食源性疾病发病率总体呈下降趋势,每年的8月份为发病高峰期;预测最佳模型为ARIMA(1,0,0)(1,0,2)₁₂,贝叶斯信息准则(BIC)为96.66,模型残差为白噪声序列(P>0.05)。模型预测发病率与实际发病率流行趋势基本吻合,整体均方根误差(RMSE)为0.656,以2021年数据验证模型预测效果,预测值与实际值平均绝对百分误差(MAPE)为11.25%,表明模型外推效果较好。结论 ARIMA(1,0,0)(1,0,2)₁₂模型可用于江西省食源性疾病发病趋势的短期预测。     

服装流行色的色彩意向灰色预测

流行色作为引导时尚的代名词,其消费性和商业指导性变得愈加突出,对其进行准确预测显得尤为重要。研究运用颜色科学的理论知识、日本色研所的NCD色彩意象理论以及两者之间的紧密关系,从抽象和意象思维2方面对历年服装流行色资料微观化、细致化。通过建立2000—2006年春夏女装小样本统计的蓝色流行程度评价值、明度、纯度、色彩意象群区分布百分比和色相倾向分布百分比的灰色GM（1,1）全数据和部分数据信息预测模型,来预测未来蓝色流行程度及色调倾向性。     

ARIMA模型在贵州省全社会固定资产投资预测中的应用

投资是推动经济的重要因素。通过采用ARIMA模型,利用贵州省1978-2007年的年度数据,对贵州省全社会固定资产投资额进行分析。结果表明:ARIMA(4,1,4)模型可提供较准确的预测效果,能对未来进行预测,为贵州省全社会固定资产投资额提供可靠的理论依据。     

论印刷中的灰色平衡

印刷（主要指胶印）过程是将连续调原稿的色调进行分解，并分别制成黄、品红、青、黑四个单色的网目调版，再将各网目调单色版叠印来实现色彩还原。由于印刷品上的颜色千变万化，不可能对每一种颜色的不同层次都进行检查和控制，于是人们探索出了利用检验中性灰色平衡的方法来控制印刷色彩的还原性。通常，在一定的印刷适性下，用黄、品红、青三色版的网点梯尺，从浅到深按一定的网点比例组合套印，套印后的梯尺颜色失去色相和饱和度，而只有不同明度的灰色，这个过程叫印刷的灰色平衡。因为灰色在颜色三属性中既没有色相也没有饱和度，属于…     

BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的羊毛色纺纱配色

为了提升羊毛色纺纱配色的精确度,通过数理统计方法研究颜色特征中的色相、明度、饱和度与Stearns-Noechel模型参数M值之间的关系,采用BP神经网络对Stearns-Noechel模型参数M值进行优化,并与传统的最优平均M值和波长优化M值等方法进行对比。结果表明：采用BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的配色方法比其他2种传统优化方法在颜色预测精确度上都有提高。在99个羊毛混色纱试验样本中,BP神经网络优化方法得到的平均色差最小,为1.177 3,其中色差小于1的样本占54%,结合颜色特征采用BP神经网络优化的Stearns-Noechel模型参数具有较好的效果,对羊毛色纺纱的颜色预测精确度有较大的提高。     

基于Matlab的灰色组合模型在蒸煮管腐蚀减薄预测中的应用

针对某纸厂棉秆制浆车间出现的蒸煮管腐蚀减薄问题,提出了一个新的预测程序,即在现有超声波测厚数据的基础上,通过对传统GM(1,1)模型进行改进,建立了灰色组合模型,来预测该蒸煮管筒体的厚度减薄量,并且用Matlab编程语言实现了灰色组合模型.分析结果表明,灰色组合模型能更好地预测蒸煮管壁厚减薄的趋势,通过预测实例及后验差法检验模型精度,表明灰色组合模型预测精度较高,具有较强的适用性.     

基于改进无偏灰色模型的燃气供气量的预测

为有效配置资源及保障城市安全,利用改进无偏灰色模型计算城市燃气供气量。建立无偏灰色预测模型,用3点平滑法及等维新息对数据序列进行处理,得到改进无偏灰色预测模型。根据城市供气量的统计数据,分别由无偏灰色预测模型及改进无偏灰色模型进行拟合预测,并将所得供气量与实际供气量进行比较。计算结果表明:无偏灰色模型所得预测曲线为单调递减函数,随着预测时间增加预测值和实际供气量偏差较大;改进无偏灰色模型能够改变无偏灰色模型的单调性,预测值和实际供气量比较接近,可用于中长期预测。无偏灰色模型和改进无偏灰色模型预测所得燃气供气量的相对误差均值分别为7.32%和5.76%。     

网络销售市场的儿童沙发流行色与配色分析

配色设计是儿童沙发设计中的重要一环。为使儿童沙发配色设计更加合理,紧跟当下潮流趋势,通过总结网络销售市场中儿童沙发配色设计中的不足,以期为儿童沙发等儿童家具产品配色设计提供新的见解和方法。从网络销售市场的儿童沙发中选择10个品牌,共计190个样本,提取样本的色彩,并采用HSB颜色模型量化处理儿童沙发的色相、明度和纯度3类数据,对儿童沙发流行色趋势和配色设计心理进行分析。目前网络销售市场的儿童沙发流行色更集中在暖色系、中低纯度、高明度区域。合理利用儿童沙发流行色,充分考虑配色设计心理,可以使儿童沙发等儿童家具产品更符合儿童这一特殊群体的特殊性,给予儿童充足的安全感与舒适感。     

基于时间序列分析韩国重大公共事件及预测

2019年12月突发一起重大公共事件,新型冠状病毒以惊人速度传播开来。此传染病已成为全球性公共卫生问题,世界各国不仅要了解本地情况,还应对其他国家的扩散情况进行掌握。该文选取2022年7月1日至2022年9月30日的韩国累计确诊数据,建立了ARIMA(0,2,2)模型,并对2022年10月1日至2022年10月5日韩国累计确诊人数进行预测。结果表明,利用该模型预测的结果与实际结果基本吻合。该文结果对此次重大公共事件的预测和防控提供理论支持。     

基于ARIMA和GM(1,1)模型的新中国粗钢产量预测

本文以国家统计局1950-2018年间我国历年钢铁产量统计数据为基础,采用ARIMA模型以及灰色预测模型对中国未来3年粗钢产量进行了预测。选取的模型对我国钢铁产量的变化趋势拟合效果较好,具有较高的实际应用价值。预测结果显示,到2021年,中国粗钢行业去产能任务取得初步成果。     

基于改进的灰色马尔可夫模型的陕西省苹果年产量预测

本文建立了无偏灰色模型和滑动无偏灰色模型,并分别以这两种模型预测2007―2015年陕西省苹果年产量。为了进一步提高模型的预测精准度,选取预测效果较优的滑动无偏灰色模型进行马尔可夫修正。并且在修正的过程中不断更新原始数据,建立了一种改进的灰色马尔可夫预测模型。用改进后的灰色马尔可夫预测模型进行预测的精度有了明显提高。     

国内儿童家具及其室内空间的色彩分析研究

本文主要是针对儿童家具及其室内空间色彩应用方面的数据研究,目的是从色彩学方面为儿童家具设计提供理论依据,使产品的颜色搭配更加符合现代儿童的心理需求。方法是通过潘通色卡进行色彩测量,获得较准确的颜色数据,再根据Lab和型HSB色彩模型,进行直观的数据分析。结论是儿童室内空间中大面积使用的是高明度、高亮度、较低饱和度的颜色,多是相近色相的颜色深浅搭配,再以中性色进行调和,有少量对比色的应用,而高饱和度的纯色多以点缀为主。