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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
被引量：
1
1
作者
郑增威
杜俊杰
+2 位作者
周燕真
孙霖
霍梅梅
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第5期1440-1444,共5页
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2000个商家的客流量进...
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2000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。
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关键词
智能商业平台
客流量预测
稀疏回归
多因素分析
字典学习
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题名
基于多因素稀疏回归预测模型的商家客流量预测
被引量：
1
1
作者
郑增威
杜俊杰
周燕真
孙霖
霍梅梅
机构
浙江大学城市学院智能植物工厂浙江省工程实验室
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第5期1440-1444,共5页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LY17F020008)。
文摘
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2000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。
关键词
智能商业平台
客流量预测
稀疏回归
多因素分析
字典学习
Keywords
business intelligent platform
customer traffic prediction
sparse regression
multiple factors analysis
dictio-nary learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多因素稀疏回归预测模型的商家客流量预测
郑增威
杜俊杰
周燕真
孙霖
霍梅梅
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
1
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