[发明专利]基于K-means聚类算法及离散小波变换的无人超市客流量预测方法

摘要

本本发明公开一种基于K‑means聚类算法及离散小波变换的无人超市客流量预测方法，包括：获取用户的流量数据，所述流量数据包括客流量数据；将所述流量数据按照时间特征和店铺特征进行序列化形成多个时间序列；通过聚类算法对历史数据进行聚类；通过基本统计学算法与所述多个时间序列数据，计算所述流量数据的均值方差增长率等；通过小波变换算法对所述多个时间序列数据进行分解处理，以获取时间序列子波；以及将所述时间序列子波，所述均值与所述方差及所述增长率作为特征值输入预测模型中，以获取所述用户在预定时间段中的流量数据预测值。本发明能够对未来无人超市客流量进行有效预测，并对商家经营模式起到指导作用。

主权项

1.一种基于K‑means聚类算法及离散小波变换的无人超市客流量预测方法，其特征在于，包括：获取每个店铺的流量数据，所述流量数据包括店铺客流量数据；将所述流量数据按照时间以及店铺特征分解成每家店铺每天客流量数据，进行序列化；通过K‑means聚类算法对流量数据进行聚类，以拆分不同数据模型；通过基本统计学算法与所述聚类之后各个模型的数据，计算各个模型流量数据的均值与方差，以及增长率加速度等基本统计学特征；通过小波变换算法对所述多个时间序列数据进行分解处理，以获取时间序列子波；以及将所述时间序列子波，所述均值，所述方差值与所述增长率值及所述加速度值进行归一化处理，最后作为特征输入提升树预测模型中进行训练得到各聚类模型，以获取所述店铺在预测时间段中的流量数据预测值。