【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江大学城市学院智能植物工厂浙江省工程实验室,浙江大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(LY17F020008)
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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,与其他方法对比表明,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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