论文~女装流行色量化分析预测与应用（2017）.pdf
女装流行色量化分析预测与应用研究总结：
本研究旨在探讨女装流行色量化分析与预测及实际应用。通过对2005-2016年Pantone女装流行色数据进行量化和分类，并结合目标女性的色彩偏好调研，对流行色变化规律进行分析，构建BP神经网络和灰色GM(1,1)模型进行预测，最后结合品牌女装实例，探讨流行色的应用。
首先，研究对流行色进行了定义，阐述了其特征。通过对Pantone色彩体系的量化，按照色相、明度、纯度进行分类，并统计了2005-2016年春夏和秋冬季的流行色，总结了流行色变化的规律和特征：主要集中在黄红、蓝色等色相，明度以中明度为主，纯度以中纯度为主，每年流行色分布特征存在差异。
其次，通过问卷调查，调研了目标女性对流行色的偏好，结果显示，目标女性认为流行色变换周期为1-2年，偏爱黄、黄红、红等色相的中明度和中纯度。
再次，基于上述数据，构建了BP神经网络和灰色GM(1,1)预测模型，并对2015年流行色进行预测，结果显示，BP神经网络模型在色相、明度、纯度预测方面效果较好，春夏季和秋冬季流行色还原准确率分别为60%和80%。
最后，选择Chanel、Dior、Dolce&Gabbana、Versace四个国际女装品牌作为实例，分析了其女装流行色，发现品牌女装流行色与Pantone发布的流行色在色相和纯度上较为接近，但在明度方面存在差异。各品牌主要依据主题和风格来决定流行色，通过对不同品牌使用色彩、发布流行色与目标消费者偏好的分析，探讨了品牌女装流行色使用的规律。
总结来看，本研究通过量化方法对女装流行色进行了分析预测，并结合实际应用，为女装设计生产和消费提供了参考。未来研究可着重于改进预测模型，增加影响因素，提高预测精度；并加强对不同类型女装品牌、不同消费者群体的针对性分析。
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