基于改進RBF客流統(tǒng)計方法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，產(chǎn)品運營者尤其是大型零售商迎接著殘酷的商場戰(zhàn)爭。針對客流信息的有效分析顯得尤為重要，首先特為營運者提供可靠的決策依據(jù)、為安防人員提供實時信息、也保證了市場地位和競爭力量。
　　基于這種市場需求，本課題將采用主動對射的紅外光電技術作為整個系統(tǒng)的采集設備。采用區(qū)域為四組紅外光電設備順序并行排列產(chǎn)生的，以采集到的客流量數(shù)據(jù)的特點為出發(fā)點，配合對人體行走特征規(guī)律的研究，將客流模型化為五種，針對脈沖的時空特點。為了減少噪聲

2、等因素的干擾，先對采集到的原始數(shù)據(jù)進行歸一化和去噪處理，便于進行下一步的分類識別?；趯?shù)據(jù)特點的分析，選用合適的客流分割方法，進而提高了識別的效果。為了匹配脈沖的特性，特征提取的方法也是經(jīng)過特殊設計的，能夠最大程度的描述脈沖特性。
　　在改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分類器應用的時候，設計了一種基于減聚類、K-means算法、和PSO算法的改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法的分類器，本課題提出一種將這三種算法相結合，相互取長補短的辦法，利用減聚類算