服装流行色不仅提升服装附加价值,对提升产品形象、提高产品市场竞争力具有重要的意义,服装流行色预测成为服装行业十分重要的环节。国外服装流行色预测研究起步较早,不同国家、不同机构使用一定的预测方法与预测理论对此进行研究,并取得一定进展;国内流行色研究起步相对较晚,与国外相比缺乏相关研究经验。目前国内关于服装流行色预测方法还处于探索研究阶段,并没有形成完善、有效的流行色预测理论,更缺乏流行色实际应用方面的研究。色彩是人视觉的感受,用语言对色彩进行描述具有一定的感性和模糊性,准确描述色彩是对流行色进行分析、预测的前提。本文在对比各色彩体系的基础上借用Pantone服装色彩体系,以Pantone发布的2005-2016年女装流行色为研究样本,对色彩在量化和分类的基础上,从多角度对研究样本进行分析统计,总结流行色变化的规律和特征。春夏流行色整体色相黄红、蓝紫、黄出现较多;明度以中明度为主,纯度以低纯度为主;秋冬流行色整体色相黄红、红、蓝紫出现较多;明度以低明度为主,纯度以中纯度为主。流行色每年都存在一定程度的变化,色相、明度和纯度变化规律不同;春夏流行色与秋冬流行色变化规律不同;流行色特征规律变化周期为三年。本文对目标女性进行了流行色偏好随机抽样问卷调查,目的在于了解目标女性对流行色偏好,对流行色预测以及实际应用提供参考。调研选择18-55周岁居住在大中型城市的女性,共发放200份问卷,回收181份,调研结果显示:被调研者认为流行色变化的周期较短且受外界因素的影响,色相、明度、纯度的变化方式有所不同;在春夏季主要偏好黄、黄红、红等色相、中明度、中纯度流行色;秋冬季节偏好黄红、红、黄等色相、中明度、中纯度流行色。在得出流行色色相、明度、纯度变化不同以及规律周期为三年的基础上,构建BP神经网络预测模型和灰色GM(1,1)预测模型将2005-2014年Pantone流行色作为预测样本,对2015年流行色从色相、明度、纯度三个方面进行预测。从模型自身评价以及与实际结果对比,分析流行色预测模型的优劣,得出较优模型,并使用2016年Pantone流行色数据对上述结论进行验证。研究结论显示,流行色预测结果的准确性存在季节差异;灰色GM(1,1)预测模型对色相的预测效果较好;而明度、纯度预测方面,BP神经网络模型预测效果较好。基于2016年流行色进行量化预测结果,结合流行色变化规律特征、目标群体色彩偏好,对预测结果进行还原,得出对应的色彩类型,并与2016年Pantone实际流行色进行对比分析,得出春夏季流行色还原准确率为60%,秋冬季流行色还原准确率为80%。最后对流行色的实际应用情况进行了分析和实例研究,选择Chanel、Dior、Dolce&Gabbana、Versace四个具有代表性的国际女装品牌,对其2012-2016年出现过的服装流行色进行收集分析,研究色彩运用与发布流行色以及目标群体色彩偏好之间的关系,分析不同服装风格与其使用的实际流行色之间的关系。研究表明品牌女装流行色与Pantone发布的流行色色相和纯度相类似,而明度差异较大;与目标对象的调研结果中色相和明度较类似,而纯度差异较大。品牌女装在使用流行色时,色相大多依照当季主题选定,而明度、纯度则依据品牌风格进行调整。