基于RFID技术的服装款式流行趋势预测系统

郭笙城，高菲菲，石丹丹，伊诗雨，叶诗洁，曾孟佳,

（1.湖州师范学院，信息工程学院，湖州313000；2.湖州学院，理工学院，湖州313000）

0 引言

服装行业对于服装款式的流行趋势要有敏锐的嗅觉，设计生产符合当代流行趋势的服装可以为服装生产企业赢得巨大的利润。如果对于流行趋势把握不到位，就可能发生服装销售困难，服装生产企业资金流断裂等经营困难现象。以往预判时尚潮流趋势的方法都是人为凭经验进行主观预测，没有数据的客观支撑，预测结果缺乏科学依据，已经很难适应大数据时代服装生产企业的发展需求。对于消费者来说如果可以预测服装款式的流行趋势，那么将会激起消费者的消费欲望，让服装生产企业的服装更好地销售，也让消费者买到心仪的服饰。因此，建立基于数据的服装流行趋势预测系统对服装生产企业和消费者来说具有重大意义。

目前，频射识别技术（Radio Frequency Identification，RFID）具有识别速度快、可读取大量信息等优点被广泛应用于产品溯源、标识识别、数据采集等领域。在防伪方面，丁辉等人将RFID电子标签粘贴在单件商品（如服装、食品、药品等）上，以实现对单件商品的信息管理和对商品生产、包装、入库、出库、销售、防伪查询、售后服务等全过程的监控和跟踪[1]。何飞等人将RFID标签直接应用于酒的包装上，利用RFID标签的防撕揭、防伪造的特点，研制出酒的高防伪标签[2]。在物品管理方面，刘丽丽利用RFID技术对仓库管理进行作业流程设计，改进了仓库货物的周转时间长，效率低下，货架空间资源利用率低等问题[3]。罗来根等人分析了RFID技术在高校图书馆应用的优势，提出了RFID技术在高校图书馆应用的一些建议，利用RFID技术对图书进行高效管理[4]。叶伟洲等人将档案RFID标签和天线位置准确匹配，实现了档案的快速盘点、定位查找和错位提醒，使得档案管理更加智能快捷[5]。刘芸等人将RFID技术应用到医院综合档案管理上，大大提升了提升医院综合档案管理的效率与质量[6]。也有学者将RFID技术应用到服装行业中，提高了服装分销物流管理[7]、仓储管理[8]、生产管理[9]的效率，实现了管理的信息化[10]。

RFID技术在服装行业的应用证明RFID技术用于数据采集有一定的可行性，本文将设计基于RFID的服装款式流行趋势预测系统，将RFID标签贴到服装吊牌上[11]，实时收集一些数据，并根据移动平均法进行数据分析，从而预测出未来一段时间的服装流行款式，再通过移动端App反馈给服装生产企业和消费者，提高服装生产企业的销量也让消费者买到心仪的服饰。

1 服装款式流行趋势预测系统框架设计

服装款式流行趋势预测系统主要分为四层，分别是数据采集层、数据库层、数据处理层和应用层。数据采集层由大量的RFID标签和RFID读写器组成，主要负责数据的采集；数据库层运用SQL Server数据库对数据进行存储；数据处理层主要对数据库中的数据进行分析处理，通过平均移动法预测出下一季度的流行的服装款式；应用层是系统的顶层，主要负责人机交互和数据分析结果的呈现，系统框架设计图如图1所示。

图1 系统框架设计图

（1）数据采集层是由多个的RFID标签构成，将RFID标签粘贴在服装吊牌上，通过读取服装上的RFID标签来得到数据。RFID标签可以携带大量的数据信息，例如服装名称、服装颜色、服装尺码、服装价格等数据。RFID标签上数据的读取是靠RFID读写器进行，RFID读写器读取到这些信息再向上传递给数据处理层。

（2）数据库层就是用来存储RFID标签上的数据的，运用SQL Server数据库，记录频射信号的反馈值，建立数据表将这些信息储存，然后分析数据。建立数据库后，可以大大提高应用开发的效率，能够方便用户使用并且减轻数据库系统管理人员维护负担。

（3）数据处理层包含了数据的传输、数据的处理。数据传输运用TDMA来实现将多个标签中所包涵的信号到一个阅读器的通信分路来进行存取。数据处理在本系统中指的就是运用平均移动法预测出下一季度的流行的服装款式。根据历史各期服装的时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映服装的长期趋势。

（4）应用层就是移动端的实现方式，在移动端可以对计算出的服装款式流行趋势进行查看，数据的呈现本系统是通过设计App来反映给服装生产企业和消费者的，App的优点就是能使服装生产企业简单明了地看到经过处理后的数据，所以App的页面简单直观，可以有多个购买方案的呈现，使服装生产企业既可以清楚了解服装款式流行趋势，也可以根据方案择优购买，给服装生产企业多种选择，为消费者购买心仪的服装提供了有效的帮助。

2 系统硬件实现及其原理

2.1 总体流程图

服装款式流行趋势预测系统的主要流程是将RFID标签粘贴在服装吊牌上，通过RFID读写器激活吊牌上的RFID标签来采集服装被挑选的数据，再将数据传输到数据库，运用平均移动法对数据库中的服装数据进行分析处理，从而得出预测结果，再通过手机App呈现给消费者和服装生产企业，为消费者和服装生产企业提供决策支持，总体流程图如图2所示。

图2 总体流程图

2.2 半有源RFID技术下的数据收集

射频识别的原理是阅读器与标签之间进行非接触式的数据通信，达到识别目标的目的[12]。本系统所用的半有源RFID电子标签，是一个集成了有源RFID电子标签和无源RFID电子标签的优势，作为一种特殊的标示物。在平时情况，其处于休眠状态不工作，不向外界发出RFID信号，只有在其进入低频激活器的激活信号范围时，标签被激活后，才开始工作。所以当有顾客拿起衣物时，产生的信号将标签激活，激活后用远距离读写器识别读取信号，并用不同方式传到SQL Server数据库[13]，达到数据收集的目的。

2.3 基于时分多址的数据存取

时分多址（Time Division Multiple Access，TDMA）[14]是一种为实现共享传输介质或者网络的通信技术[15]。因为它允许多个用户在不同的时间片（时隙）来使用相同的频率，所以不会有信息重叠或无法识别到的情况。本系统将运用TDMA这个技术来实现将多个标签中所包含的信号到一个阅读器的通信分路来进行存取。这样信息不会变得混乱，每一个信息都可以被阅读器捕捉到并且可以传输到计算机上，让计算机可以有规律的进行分析和统计。

2.4 移动平均法分析

移动平均法[16]是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出时间的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。该算法的特点是简单、便于实现，但是该算法有限，移动平均的项数不宜过大。

移动平均法可以分为简单移动平均和加权移动平均。为了提高预测的准确性，本系统采用加权移动平均法，其原理是：历史各期服装的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。计算公式为：

其中，F1为预测值；w1为第t1期某服装的RFID标签移动数据的权重；w2为第t2期某服装的RFID标签移动数据的权重；wn为第tn期某服装的RFID标签移动数据的权重，其中w1+w2+…+wn=1；n为预测的时期数；At1是第t1期某服装的实际值，At2是第t2期某服装的实际值，An是第tn期某服装的实际值，即RFID标签上的实际值（移动次数）。权重可以灵活变动，当数据季节性变化时，权重则也应该是季节性的，如表1某衣服在一月至三月相对四月至六月的实际值较少，在这种情况下，相对应的权重值如表2所示，一月至三月的权重相对四月至六月也相对少一些。根据计算公式计算得出7月份的预测值F1为950。

表1 某服装历史数据

表2 权重设置

3 系统软件实现

3.1 移动端App主要功能

将抽象的算法数据转化成简单易懂的结果，通过App界面，直接将计算结果呈现给想要掌握服装款式流行趋势的服装生产企业和消费者[17]，让消费者在挑选服装时有参考，也给服装生产企业以及各大商铺提供有效决策支持。其中带有NFC识别的手机可以直接对RFID标签进行识别，可以省去读写器的读写标签的操作，简化了人们操作，使简单易学能轻易上手；识别RFID标签后就会有相应的数据，有需要可以自行查看相关数据。

3.2 移动端App主要界面

移动端App分为预测页面、动态页面、消息页面和我的页面。预测页面就是将RFID标签采集到的数据进行处理分析最终汇总，将服装流行款式呈现给用户；动态页面中可以登录移动端App发表最近动态；消息页面中可以进行最基本的社交；在我的页面中包含了用户的所有数据，如好友、关注、粉丝、访客以及客服入口等，移动端App主要页面如图3所示。

图3 移动端App主要界面

3.2.1 预测页面

预测服装流行款式[18]是本系统最主要的功能，移动端数据来源由RFID标签实时传送。当后台通过平均移动法计算出预计流行的服装款式后，将相应的服装款式的图片等信息展现在屏幕上，这样就可以简单易懂地呈现给用户。除此之外，在预测页中会显示有各式各样当季的流行款式，比如有外套、毛衣、裤子、裙子、T恤等相应的预测流行款式，用户点击图片即可进入到详情页，详情页中可以看到对应服装款式的相关信息，为了能够方便顾客购买，还可以查找最近的地址。由于现如今是信息时代，还会为忙碌的上班族提供网上淘宝的链接，此系统将与淘宝合作并提供大众线上购买的渠道，以此达到便民便利的目的。

3.2.2 动态页面

除了最基本能够预测服装款式流行趋势的功能之外，用户还可以在该系统中发表自己想要分享的动态，同时好友可以看见所发出的动态，每当购买了一件预测中的一件服装时，用户可以上传一些图片或视频等给其他用户一个参考意见，在其动态下其他用户也可以发表一些评论，提出相应的观点。如果用户在系统中发布动态，其他用户在看到之后，除了可以参考该用户所购买的服装，还能对该用户的近期状况有相应的一些了解。反之，当其他用户发布动态的时候，该用户也能够看到所发布的内容。其他用户在动态页面中发布的动态更能体现出当下流行的服装款式，给用户做一个参考。店家则可以发布一些动态，可以吸引更多的用户前来选购。

3.2.3 消息页面

在消息页面中，用户可以与其他用户进行互动，分享最新买的服装，此信息也能够被记录在系统当中，系统可以根据该用户存储的消息，猜测该用户喜欢的服装类型，并向该用户推送可能喜欢的服装。消息页面的主要功能是实现用户之间互相交流，也可以询问商家服装的具体信息。

3.2.4 我的页面

在我的界面中，包含了许许多多的小功能，店家可以设置自己的店铺所在位置，方便顾客找地址；用户可以关注相关的店家、知名博主等；还有邀请好友、设置、我的客服等一些必备功能，让使用App的用户可以有最佳的使用感和安全感。在我的页面中还有一个的功能就是在手机自带识别NFC的功能下左上角的那个相机可以用来扫RFID标签，可以直接对相关的某件服装进行查看数据。

4 结语

传统的服装款式预测系统通常只是根据商家的进货与卖货的数据或者通过其他问卷调查等方式途径进行数据分析，不仅浪费人力物力财力还会具有较大误差，从而到时预测有偏差；而将RFID技术应用于本系统的实时数据采集上，通过自动化数据采集和处理手段，大大降低了这些成本，有效提高了市场效率。对物品可以理解为挂服装的衣架的摆动以及翻转的频率以数字化的形式保存和处理所采集的数据，基于RFID识别读取速度快的特点，使预测结果满足用户的需求，使服装款式流行趋势预测结果更加准确并且可以根据服装上RFID标签摆动和翻转的实时变化。因此，该项目基于RFID技术的服装款式流行趋势预测系统将会成为当下服装行业及人们对服装款式流行全趋势预测的有利工具。