数据收集与整理
人流量卡表需包含时间戳、位置信息和设备连接数等字段。通过物联网设备或传感器获取原始数据后，需进行以下预处理：
- 清洗异常值（如极端峰值或缺失数据）
- 按时间粒度（15分钟/小时）聚合统计
- 标注节假日或特殊事件影响
分析方法与工具
采用时间序列分析结合机器学习算法：
- 使用ARIMA模型捕捉周期性规律
- 通过LSTM神经网络处理非线性关系
- 借助Python的Pandas和TensorFlow库实现
模型构建步骤
具体建模流程分为三个阶段：
- 训练集与测试集按7:3划分
- 通过交叉验证调整超参数
- 评估指标采用MAE和RMSE
案例应用场景
某商场通过部署人流量预测系统：
- 提前30分钟预警入口拥堵
- 动态调整空调和照明资源
- 高峰时段客单价提升18%
优化预测精度
持续改进需结合实时反馈机制：
- 每日更新训练数据
- 融合天气数据的外部变量
- 设置人工修正接口
通过结构化数据处理和混合建模方法，人流量卡表可有效预测高峰时段，为资源调度提供科学依据。实际应用中需持续迭代模型并纳入业务反馈，最终实现动态精准预测。
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