新经济时代下，针织毛衫以其独特的织物风格和自身的优良特性越来越受到消费者的青睐。全球服装领域出现了由梭织向针织服装转变的发展趋势[1]，针织毛衫行业的全球化竞争也随之不断加剧。毛衫流行的变化速度逐步加快、更新周期逐步缩短，并显现出模糊、多元的特点，这就使得毛衫流行趋势的预测愈加重要。目前，我国对毛衫流行趋势的研究与国外发达国家相比仍存有一定的差距：一方面由于预测经验相对薄弱，始终无法摆脱国外流行预测的桎梏，缺乏能够真正归纳分析和准确预测并将信息进行有效传递的系统化组织；另一方面我国大多数毛衫企业依然采用定性预测的方法对未来产品进行预测研究，这种方法虽能捕捉到市场流行的最新动态，但由于研究样本范围的限定，很难对流行趋势做到一个整体、全面的认识和判断。针对以上问题的特点，本课题最终以“毛衫流行趋势预测”作为研究对象，在查阅大量相关研究文献资料的基础上，较为全面地分析阐述了毛衫流行要素的属性变化规律和对其进行数字量化的方法，最后总结归纳出一套建立在客观历史数据基础上的毛衫流行趋势预测理论方法，并有针对性的进行实践验证。具体内容如下：首先，课题在已有的研究基础上，较为系统地阐述了毛衫流行的形成、发展、类型、状态、表现等特征，综述了毛衫流行与流行预测的相关理论概念，最后对现有的流行趋势预测系统和流行信息的发布内容及形式做了简单的归纳分析。其次，从构成毛衫最小单位的流行要素角度出发，提出毛衫流行要素的量化理论，重点分析阐述了对毛衫流行要素进行分级提炼、分级优化的量化方法；并依据毛衫流行要素量化后的数据特征，详细介绍了本文所选用的趋势预测方法及预测模型的原理。最后，提出基于流行要素数字量化的毛衫流行趋势预测理论方法，建立一套较为完整的毛衫流行趋势预测系统，并以Spin Expo发布的纱线流行色色卡作为预测数据的信息源，以纱线流行色中的红色系为例，对上述提出的理论方法做进一步的实证研究，选择符合流行色趋势变化的数学模型，借助计算机系统、Matlab等软件，计算得出模型参数，利用最小二乘法选择确定最优预测模型。本课题以科学的历史数据为基础，运用流行要素量化理论和数学模型，提出一套较为全面、科学的毛衫流行趋势预测理论方法。以此为依据，对毛衫的流行要素做出更为精确地预测，使企业能够避免生产的盲目性、减少市场投入风险，正确引导消费者的行为意识，并推动整个针织毛衫产业的前进与发展。