计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2015年
3期
275-279
,共5页
停留时间%活跃度%身份识别%小波神经网络%预测
停留時間%活躍度%身份識彆%小波神經網絡%預測
정류시간%활약도%신빈식별%소파신경망락%예측
staying time%activeness%identity recognition%wavelet neural network%forecasting
为了预测无线城市接入中商圈的短时客流量,通过分析顾客购物行为模式,提出了一种基于停留时间和区间活跃度的身份识别方案,用于区分工作人员和顾客;采用二元线性回归方法对停留时间和活跃次数进行置信水平为95％的拟合,分析了不同拟合参数对预测的影响.实验结果表明:停留时间和活跃度用于区分身份信息合理有效,且在时间阈值为3小时,活跃度阈值为2次时,用小波神经网络预测效果最好.
為瞭預測無線城市接入中商圈的短時客流量,通過分析顧客購物行為模式,提齣瞭一種基于停留時間和區間活躍度的身份識彆方案,用于區分工作人員和顧客;採用二元線性迴歸方法對停留時間和活躍次數進行置信水平為95％的擬閤,分析瞭不同擬閤參數對預測的影響.實驗結果錶明:停留時間和活躍度用于區分身份信息閤理有效,且在時間閾值為3小時,活躍度閾值為2次時,用小波神經網絡預測效果最好.
위료예측무선성시접입중상권적단시객류량,통과분석고객구물행위모식,제출료일충기우정류시간화구간활약도적신빈식별방안,용우구분공작인원화고객;채용이원선성회귀방법대정류시간화활약차수진행치신수평위95％적의합,분석료불동의합삼수대예측적영향.실험결과표명:정류시간화활약도용우구분신빈신식합리유효,차재시간역치위3소시,활약도역치위2차시,용소파신경망락예측효과최호.
