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摘要
为准确预测人体在运动状态下关键部位尺寸的变化范围，以提高服装精细化设计及智能化定制水平，采集97名18～25周岁在校青年女性特定运动动作的20项特征数据，在对人体体型进行分类的基础上，通过智能分析得出不同体型之间的差异特征。进而选择7种运动姿态下11项尺寸变化数据，结合人体体型特征，建立PSO-LSTM-MC神经网络人体尺寸预测模型，并通过粒子群算法对神经网络的关键参数进行优化，采用马尔科夫残差序列对PSO-LSTM的预测结果进行修正。通过实验对比得出在同等条件下较传统的PSO-BP、LSTM、PSO-LSTM模型预测精度得到有效提高。
- 出版日期2023
- 单位西安工程大学
