[发明专利]一种基于历史数据辅助场景分析的商场客流量预测方法

说明书

本发明公开了一种基于历史数据辅助场景分析的商场客流量预测方法，结合商场周边商区的分布对客流量进行预测，考虑到了客流的来源和流向，首先对链接区域、场景和时间段进行划分，然后对历史数据进行计算，考虑客流量的来源和去向，获取客流量的时间相关系数；基于事件相关系数及平滑预测的方法综合对待预测日的客流量进行预测，预测更为准确。本发明便于商场对周边商区进行规划，同时也便于精准引流；有效而准确的客流预测使得商场能够提前进行布局规划，结合楼层分布及会员信息，能够进行精准营销，扩大商场的商业影响，提高商业效益。

技术领域

本发明涉及一种商场客流量预测分析方法，尤其涉及一种基于历史数据辅助场景分析的商场客流量预测方法。

背景技术

当前，随着社会经济快速发展，人民生活水平不断提高，大型商场已成为人们娱乐的主要场所之一，在节假日期间，大型商场客流将更加集中。根据历史数据对精准客户进行精准营销，将会吸引更多的客户来商场进行活动。

目前关于商场客流量的分析多以柜台消费额为基础结合节假日进行简单区别分析，但是对客源分布、周边环境、驻留时间等信息的分析还比较有限，因此商场也没有基于此进行引流的客观数据。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于历史数据辅助场景分析的商场客流量预测方法，便于商场提前进行引流。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于历史数据辅助场景分析的商场客流量预测方法，包括如下步骤：

S1、统计商场的出入口为N个，以商场为中心，将中心半径R范围内的区域划分为M个类别的连接区域，将每个营业日分为1,2,…,t,…,T个时间段，将营业日分为1,2,…,k,…,K个场景；

S2、获取商场的各个出入口在各个场景中的各个时间段的客流量历史数据，I_nkt表示出入口n在场景k的时间段t的流入客流量，O_nkt表示出入口n在场景k的时间段t的流出客流量；

S3、确定各出入口与各类连接区域的关联权重，w_nm表示出入口n与类别m的连接区域的关联权重；

S4、结合关联权重，计算各个时间段的流入客流量的来源和流出客流量的去向

S5、通过波动互相关分析算法分别计算流入客流量流出客流量与时间段t的波动互相关系数Cov_Ik(t)、Cov_Ok(t)；

S6、对待预测营业日，向该待预测营业日向前寻找日期最近的H个相同场景日期，对相同场景的相同时段的客流量取平均值，得到待预测营业日前H个相同场景在时间段t的流入客流平均量和流出客流平均量

S7、对待预测营业日，时间段t的流入客流量预测值为流出客流量预测值为α、β为权重。

优选的，所述连接区域分为交通入口、餐饮商区、超市和其他商场四个类别。

优选的，所述H的取值为3～7。

优选的，所述场景分为工作日、一般休息日和特殊节假日三个场景。

优选的，所述客流量的采集使用双目摄像头。

优选的，所述出入口n与类别m的连接区域的关联权重w_nm基于类别m的连接区域的数量及其与出入口n的几何距离进行综合确定；数量越多，权重越大；距离越小，权重越大。