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《武汉纺织大学》 2018年
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基于灰色马尔科夫模型与支持向量机的家纺流行色趋势预测应用研究

胡志强  
【摘要】:家纺流行色趋势预测是指用特定的模型方法判断并确定一段时间内家用纺织品色彩流行的发展趋势。准确掌握流行色趋势走向能够有效地辅助家用纺织品设计工作,避免产品盲目开发,进而提升企业产品的竞争力。事实上,色彩为产品所创造的低成本高附加值的竞争力惊人,使得流行色趋势信息处于封闭、保密的状态,导致了流行色信息不能及时得到广泛传播和运用,也正因此促进了家纺流行色的趋势预测研究。目前,虽然在这一方面取得了一些研究成果。不过,整体来讲该研究还只是处于摸索阶段,存在着色彩数据量化分类不统一、数据挖掘程度不高等问题,建立并完善家纺流行色预测体系仍是十分必要的。课题以国际流行色权威机构国际色彩委员会发布的流行色定案为数据来源,通过对流行色定案信息和色彩体系的分析,确定了对色彩数据进行量化分类的方法。然后结合灰色模型、马尔科夫模型、支持向量机模型的优越性及流行色色相数据的特征构建了家纺流行色预测模型。最后,展开了家纺流行色色相预测的具体应用研究。本课题的内容组织结构由以下几个部分组成:第一部分概述了课题的时代研究背景、意义及相关研究的进展情况,进而提出了本课题的研究思路及研究方法。第二部分阐述了色彩体系的相关知识,并结合流行色定案信息,确定了对色彩数据进行量化分类的方法。最后,对量化后的色相数据进行了特征分析。第三部分介绍了数据预测的基本理论,基于此探讨了几种常见预测模型应用到家纺流行色趋势预测研究中的现实可行性。第四部分深入研究了灰色模型应用于家纺流行色色相预测的可行性,设计了具体的预测方案及实施步骤;并在此基础上提出了基于马尔科夫残差修正模型的改进方法,对比了改进前后的模型对预测效果的影响。第五部分立足于支持向量机强大的非线性关系学习能力及小样本数据建模的优越性,探讨了其在家纺流行色色相预测中的可行性,设计了支持向量回归模型应用于流行色色相预测的具体方案和实施步骤;最后通过不断调整优化模型的参数,比较了不同模型参数对预测结果的精度及模型泛化能力的影响。最后一部分是本课题的结论。总结了课题的研究结论,并给出了今后研究工作中需要重点考虑的几个问题及努力的方向。
【学位授予单位】:武汉纺织大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP18;O211.62

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【参考文献】
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>阳卫锋 >陈勐
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