1.一种磁疗服装使用寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：a.通过选取不同参数规格的磁疗服装样本进行洗涤实验；

b.采集每一次洗涤后的磁疗服装样本的磁场强度，并构建样本数据集；

c.构建BP神经网络模型；

d.将样本数据集划分为训练集和验证集，对构建的BP神经网络模型进行训练和验证，获取稳定的网络模型作为预测模型；

e.在磁疗服装实际使用过程中，通过向所述预测模型输入该磁疗服装的参数规格来预测每次洗涤后的磁场强度；

步骤d具体包括：

d1.将样本数据集划分为训练集和验证集；

d2.以磁性纤维比例和厚度作为网络输入，以每次洗涤后的磁场强度作为网络输出，利用训练集中的数据对网络进行训练，得到多个训练网络；

d3.采用验证集中的数据对所述多个训练网络进行检验，确定预测值与实际检测值误差最小的训练网络；

d4.判断所述误差最小的训练网络的误差是否满足要求，若满足，则固化此训练网络中的参数，将此训练网络作为预测模型；若不满足，则返回步骤d2重新训练；

步骤d2中，在利用训练集中的数据对网络进行训练时，通过采用不同的训练函数、不同的中间层神经元个数以及输入层与中间层之间不同的传输函数对网络进行训练来获得多个训练网络。

2.如权利要求1所述的一种磁疗服装使用寿命预测方法，其特征在于，所述不同参数规格至少包括：磁性纤维比例和厚度不同。

3.如权利要求1所述的一种磁疗服装使用寿命预测方法，其特征在于，步骤a中，在洗涤实验开始之前，将选取的不同参数规格的磁疗服装样本修剪成相同尺寸规格，在洗涤实验中保证每次洗涤条件和晾晒条件完全相同。

4.如权利要求1所述的一种磁疗服装使用寿命预测方法，其特征在于，步骤b中，在采集磁疗服装样本的磁场强度时，通过对样本进行多点测量求平均值作为该样本本次洗涤后的磁场强度。

5.如权利要求1所述的一种磁疗服装使用寿命预测方法，其特征在于，步骤c中，采用MATLAB中的newff函数建立包括输入层、中间层和输出层的三层BP神经网络；所述三层BP神经网络的输入层到中间层采用Sigmoid函数作为传输函数；中间层到输出层采用purelin线性函数作为传输函数。

6.如权利要求1所述的一种磁疗服装使用寿命预测方法，其特征在于，所述不同的训练函数至少包括：BFGS拟牛顿BP算法函数、梯度下降BP算法函数和梯度下降动量BP算法函数3种训练函数；

所述不同的中间层神经元个数至少包括10种不同的神经元个数；

所述输入层与中间层之间不同的传输函数至少包括logsig和tansig两种传输函数。