基于多因素稀疏回归预测模型的商家客流量预测

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》

郑增威 杜俊杰 周燕真 孙霖 霍梅梅

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，通过与其他方法的对比，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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