基于时间序列的服装时尚趋势预测研究

作     者：彭涛 田蜜 刘军平 张自力 胡新荣 何儒汉 Peng Tao;Tian Mi;Liu Junping;Zhang Zili;Hu Xinrong;He Ruhan

作者机构：武汉纺织大学计算机与人工智能学院湖北武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心湖北武汉430200 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2025年第42卷第1期

页      面：35-40页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：湖北省教育厅青年项目(Q201316) 湖北省教育厅科研计划重点项目(D20191708) 

主　　题：时尚趋势预测 时尚分析 时装周 时间序列 

摘      要：针对传统时尚趋势预测方法效率低,高度依赖专家和用户的主观意志,训练数据难以反映真正的时尚趋势等问题,提出一种基于LSTM和时装周图像信息的时尚趋势预测模型。该方法首先通过爬取时尚网站vogue中2013到2021年的四大时装周的秀场图片,然后分析图片信息,将秀场图片信息与时尚内部知识相结合,最后利用基于注意机制的LSTM模型从时间序列中寻找时尚关系,从而进行时尚趋势预测。实验结果表明,该方法在多个数据集上表现最佳。