典型文献
基于BP神经网络的童装流行元素预测
文献摘要：
为了准确预测儿童服装流行趋势,针对传统预测方式中存在的主观性问题,提出了基于BP神经网络的童装流行元素预测模型.该预测模型以国内淘宝、天猫、京东、苏宁易购等主要电商平台在2000—2020年间的历史销售数据作为反映流行程度的指标,以童装流行色作为预测案例,采用虚拟变量的方法,对童装的造型、款式、材料、色彩、图案、结构、工艺、搭配和风格九大流行元素进行量化,并使用MatLab平台编写程序建立预测模型,对样本数据网络进行训练,调整隐含层节点数,以BP神经网络模型模拟预测结果,对2021—2022年秋冬的童装流行色三要素进行预测并输出.得出的预测结果与市场流行趋势一致.
文献关键词：
BP神经网络;童装;流行元素;流行色;预测分析
中图分类号：
作者姓名：
刘妍兵;刘伦伦;唐颖
作者机构：
江南大学 设计学院,江苏 无锡 214122;米兰理工大学 设计学院,意大利 米兰 20158
文献出处：
引用格式：
[1]刘妍兵;刘伦伦;唐颖-.基于BP神经网络的童装流行元素预测)[J].毛纺科技,2022(02):109-115
A类：
B类：
童装,流行元素,准确预测,儿童服装,流行趋势,传统预测,主观性,淘宝,京东,苏宁易购,电商平台,销售数据,流行色,虚拟变量,款式,图案,大流行,MatLab,编写程序,数据网络,隐含层节点数,模型模拟预测,年秋冬,三要素,预测分析
AB值：
0.364223
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