商場客流量數(shù)據(jù)缺失補救方法研究.pdf

1、在商場領(lǐng)域，客流量信息是其運作的一個重要因素。監(jiān)測客流、研究客流、分析客流，形成決策，進而圍繞客流進行定位，以各種手段吸引客流，可以有效的提高商場在行業(yè)中的競爭力。然而，客流數(shù)據(jù)的監(jiān)測不可避免的會由于種種故障原因產(chǎn)生數(shù)據(jù)缺失問題。在本文研究的問題中，采用激光感應(yīng)技術(shù)進行客流數(shù)據(jù)的監(jiān)測就有可能產(chǎn)生連續(xù)的大量客流數(shù)據(jù)的缺失，這里稱之為“大窗口”客流量數(shù)據(jù)缺失。論文的主要研究目的就是針對這種大量的客流量數(shù)據(jù)缺失問題給出切實可行的補救方案。

2、 本文首先介紹了缺失數(shù)據(jù)的概念以及幾種傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)缺失補救方法，然后針對客流監(jiān)測分析系統(tǒng)中數(shù)據(jù)缺失的實際問題，構(gòu)建了以“預(yù)測”為主要補救方法的補救模型。在對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行了簡要介紹之后，本文設(shè)計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)路的預(yù)測補救模型，并應(yīng)用于“大窗口”客流數(shù)據(jù)缺失問題中，結(jié)果表明雖然可以擬合實際客流數(shù)據(jù)的走勢，但是精度偏差較大。考慮到客流的流動性，在對客流數(shù)據(jù)進行了相關(guān)性分析后，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行了基于時間的預(yù)調(diào)整，將預(yù)調(diào)整后的數(shù)據(jù)重新輸

3、入到BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，結(jié)果表明精度得到了一定的提高，說明預(yù)調(diào)整是有效的。單一預(yù)測模型的精度和穩(wěn)定性難以保證，同時，由于組合預(yù)測模型可以綜合利用不同單項預(yù)測模型提供的信息，所做出的預(yù)測結(jié)果較為平穩(wěn)，所以論文構(gòu)建了基于多元線性回歸預(yù)測模型和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的非線性組合預(yù)測模型，組合預(yù)測模型的系數(shù)由非線性的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給出。最后，為了進一步提高預(yù)測的精度，對組合預(yù)測模型的誤差也進行了預(yù)測，最終得到的是修正后的結(jié)果。實驗結(jié)果表明，