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基于多因素稀疏回归预测模型的商家客流量预测

Retail consumer traffic forecasting based on multi-factor sparse regression prediction model
郑增威1
杜俊杰1,2
周燕真1,2
孙霖1
霍梅梅1
1. 浙江大学城市学院 智能植物工厂浙江省工程实验室, 杭州 310015
2. 浙江大学 计算机科学与技术学院, 杭州 310012

摘要

针对智能商业平台中的大数据预测问题,提出一种多因素稀疏回归预测模型。以离散余弦变换为基础,构建包含多个外部因素(节假日、天气、温度)的字典集,通过LASSO方法定量求解稀疏编码模型中各外部因素的影响。实验对2 000个商家的客流量进行预测。实验结果表明,外部因素不同程度地影响客流量,在预测模型中叠加外部因素后可以有效提高预测的准确性。同时,与其他方法对比表明,多因素稀疏回归预测模型比RNN、ARIMA 等模型的预测效果更好。

基金项目

浙江省自然科学基金资助项目(LY17F020008)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0816
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 1440-1444
文章编号: 1001-3695(2020)05-031-1440-05

发布历史

[2020-05-05] 印刷出版

引用本文

郑增威, 杜俊杰, 周燕真, 等. 基于多因素稀疏回归预测模型的商家客流量预测 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1440-1444. (Zheng Zengwei, Du Junjie, Zhou Yanzhen, et al. Retail consumer traffic forecasting based on multi-factor sparse regression prediction model [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1440-1444. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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