摘要
本发明涉及服装设计与大数据分析技术领域,公开了基于服装设计的大数据采集分析方法及系统,其中,基于服装设计的大数据采集分析方法包括:获取多源异构数据;采用数据质量评估算法和清洗技术;提取服装图像特征模型;量化服装图像特征的设计要素并分析要素关联性;采用基于LSTM的时间序列预测模型和多因子影响模型得到流行趋势预测结果;采用特征工程方法得到多维度用户特征;进行用户偏好聚类分析;对候选设计方案进行优化、质量评估和筛选;采用基于随机森林的市场表现预测模型进行预测;进行风险评估;本发明通过时间序列深度学习模型的应用,能够捕捉流行趋势的复杂变化规律,实现对未来流行趋势的精准预测。
技术关键词
数据采集分析方法
个性化设计方案
多源异构数据
候选设计方案
时间序列预测模型
设计约束条件
增量学习技术
评估算法
服装
分布式爬虫集群
蒙特卡洛仿真方法
生成对抗网络
深度学习特征提取
电商
图像特征提取模型
数据采集分析系统
决策支持分析
社交
性能监控
系统为您推荐了相关专利信息
数据预测模型
无线带宽
调控方法
微电网并网
时间序列预测模型
社会地理信息
地理信息挖掘方法
挖掘地理信息
地理信息特征
大数据
数据采集层
预测系统
分布式爬虫框架
输出模块
策略
动态知识图谱
多模型协同
评估系统
多源异构数据
模型提取技术
滤渣方法
滤渣系统
PID控制器
系统响应速度
电场