CN110909857A - 基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法、装置及存储介质，通过获取前一天的五个时间段的案场客流量数据、当天的节假日情况、当天的天气适宜情况、月份作为一个样本数据，训练预测模型；并将前一天的五个时间段的客流量数据、当天的节假日情况、当天的天气适宜情况、月份输入训练好的预测模型，得到当天的客流量数据。本发明提供的一种基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法、装置及存储介质，能够根据历史数据对一天中案场客流量进行预测，使得管理者可以精准的判断同一时段来访客户的数量，对置业顾问最大化分配。

Description

基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法、装置及存储 介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法、装置及存储介质。
背景技术
当前房地产销售案场有各个案场的置业顾问进行客户的接待，同时还负责楼盘销售的宣传、掌握整个楼盘的规划设计和施工管理情况、市场调查、挖掘潜在的客户等等，置业顾问在案场对客户的讲解与是否成交的关系重大，置业顾问的数量都是由管理者按照经验来进行分配，管理者在人员数量的分配上往往不好把握，例如：昨天来看房的人很多，案场接待客户的置业顾问却不够，于是第二天增加置业顾问的数量，但第二天来看房的人数减少，导致过多的分配置业顾问，造成人员的浪费，因此管理者无法精准的判断同一时刻来访客户的数量。
发明内容
本发明提供了一种基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法、装置及存储介质，能够根据历史数据对一天中案场客流量进行预测，使得管理者可以精准的判断同一时段来访客户的数量，对置业顾问最大化分配。
本发明采用如下技术方案：
基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法，包括：
获取前一天的五个时间段的案场客流量数据、当天的节假日情况、当天的天气适宜情况、月份作为一个样本数据，其中，所述五个时间段的每个时间段的时长为两个小时，所述月份为统计的前一年数据中当月的客流量总数占比，定义节假日为1、非节假日为0、天气适宜为1、天气不适宜为0；
构建Elman神经网络模型，所述Elman神经网络模型包括输入层、承接层、隐含层和输出层；
获取Elman神经网络中权值、阈值，所述权值、阈值组成的一个D维向量，初始化该向量产生N个粒子，初始化粒子的位置和速度；
获取多个样本数据，根据多个样本数据计算Elman神经网络的均方误差，将计算公式作为适应度函数，用适应度函数计算粒子的个体最优值和全局最优值，根据粒子的个体最优值和全局最优值更新粒子的位置和速度；
当达到最大迭代次数和全局最优值满足最小适应值时，得到全局最优权值，将全局最优权值代入构建的Elman神经网络模型，得到训练好的预测模型；
将前一天的五个时间段的客流量数据、当天的节假日情况、当天的天气适宜情况、月份输入训练好的预测模型，得到当天的客流量数据。
进一步地，所述获取一天中五个时间段的案场客流量数据，包括：案场布置的摄像头定时对案场进行拍照；通过图像处理技术和人脸识别技术对拍摄的案场照片进行对比和识别，清洗出客流量数据；统计一天中五个时间段的每个时间段的客流量数据。
进一步地，所述节假日包括法定节假日及周末，非假日为工作日；所述天气适宜包括晴天、阴天，天气不适宜包括下雨、下雪、狂风。
进一步地，构建Elman神经网络模型的网络计算流程包括：初始化各层权值，将样本各个数据组成向量u输入输入层；计算隐含层的输入为：net(t+1)＝∑iWi(t)vi(t)，其中，
Figure BDA0002289148370000021
i＝1，2，3；计算隐含层的输出为：xn(t+1)＝f(net(t+1))，其中，f为S型函数；计算承接层的输入，所述承接层的输入为上一个节点的输出，为：xc(t)＝f(net(t-1))；计算输出层的输入为：net(t+1)＝∑W3(t+1)xn(t+1)；计算输出层的输出为：y(t+1)＝g(net(t+1))。
进一步地，所述隐含层的个数为输入层个数的两倍加一，所述承接层的个数等于隐含层的个数，所述输出层的个数为五个。
进一步地，所述获取Elman神经网络中权值、阈值，所述权值、阈值组成的一个D维向量，初始化该向量产生N个粒子，初始化粒子的位置和速度，包括：初始化粒子的位置为Xi＝(xi1，xi2，……，xiD)，i＝1，2，……，N；初始化粒子的速度为Vi＝(vi1，vi2，……，viD)，i1，2，……，N。
进一步地，所述获取多个样本数据，根据多个样本数据计算Elman神经网络的均方误差，将计算公式作为适应度函数，用适应度函数计算粒子的个体最优值和全局最优值，根据粒子的个体最优值和全局最优值更新粒子的位置和速度，包括：获取p个样本数据，根据p个样本数据计算Elman神经网络的均方误差，计算公式为：
Figure BDA0002289148370000022
其中，p＝1，2，……，N，yp为第p个样本的预测值，y′p为第p个样本的真实值；
粒子的个体最优值为：Pbest＝(pi1，pi2，……，piD)，i＝1，2，……，N；全局最优值为：gbest＝(pg1，pg2，……，pgD)，g＝1，2，……，N；
粒子的位置和速度：
Figure BDA0002289148370000031
其中，c1,c2为学习因子，c1＝c2＝2，r1,r2是[0,1]内的随机数。
一种装置，其特征在于，所述装置包括处理器、存储器及通讯总线；所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个程序，以实现上述所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法的步骤。
一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法的步骤。
本发明的有益效果为：
本发明根据历史数据对一天中各个时段的客户量和其他影响因素进行预测，其中区分工作日和节假日，使得管理者可以精准的判断同一时段来访客户的数量，对置业顾问最大化分配，也可采取不同时间段的数量分配，达到人力资源的最大化利用和转化。
附图说明
图1为本发明实施例一的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法的流程示意图。
图2为本发明实施例一的Elman神经网络的结构示意图。
图3为本发明实施例一的Elman神经网络的计算流程示意图。
图4为本发明实施例一的PSO粒子群算法的流程示意图。
图5为本发明实施例二的装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
实施例一
如图1所示，本发明提供了一种基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法，该方法包括如下步骤：
S1、获取前一天的五个时间段的案场客流量数据、当天的节假日情况(节假日1、非节假日0)、当天的天气适宜情况(天气适宜1、天气不适宜0)、月份(统计历史数据每个月的客流量总数占比)作为一个样本数据，其中，五个时间段的每个时间段的时长为两个小时(9：00～11：00、11：00～13：00、13：00～15：00、15：00～17：00、17：00～19：00)，共八个数据。
节假日包括法定节假日及周末，非假日为工作日；天气适宜包括晴天、阴天，天气不适宜包括下雨、下雪、狂风。
S11、案场布置的摄像头定时对案场进行拍照；
S12、通过图像处理技术和人脸识别技术对拍摄的案场照片进行对比和识别，清洗出客流量数据；
S13、统计一天中五个时间段的每个时间段的客流量数据。
S2、构建Elman神经网络模型，Elman神经网络模型包括输入层、承接层、隐含层和输出层。隐含层的个数为输入层个数的两倍加一，承接层的个数等于隐含层的个数，输出层的个数为五个即是第二天各个时间段(9：00～11：00、11：00～13：00、13：00～15：00、15：00～17：00、17：00～19：00)的客流量。
如图2所示，在BP网络基础上增加了一个承接层，达到记忆目的，原算法采用梯度下降法优化，会出现训练速度慢容易陷入局部极小点很难达到全局最优，针对这个问题我们使用PSO优化网络参数，PSO算法通过粒子个体的简单行为，实现对问题的求解，通过不断的更新迭代找到全局最优，操作简单、收敛速度快。如图3所示，网络计算流程包括：
S21、初始化各层权值，将样本各个数据组成向量u输入输入层；
S22、计算隐含层的输入为：net(t+1)＝∑iWi(t)vi(t)，其中，
Figure BDA0002289148370000041
i＝1，2，3；
S23、计算隐含层的输出为：xn(t+1)＝f(net(t+1))，其中，f为S型函数；
S24、计算承接层的输入，承接层的输入为上一个节点的输出，为：xc(t)＝f(net(t-1))；
S25、计算输出层的输入为：net(t+1)＝∑W3(t+1)xn(t+1)；
S26、计算输出层的输出为：y(t+1)＝g(net(t+1))。
S3、获取Elman神经网络中权值、阈值，权值、阈值组成的一个D维向量，初始化该向量产生N个粒子，初始化粒子的位置和速度；初始化粒子的位置为Xi＝(xi1，xi2，……，xiD)，i＝1，2，……，N；初始化粒子的速度为Vi＝(vi1，vi2，……，viD)，i＝1，2，……，N。
S4、获取多个样本数据，根据多个样本数据计算Elman神经网络的均方误差，将计算公式作为适应度函数，用适应度函数计算粒子的个体最优值和全局最优值，如图4所示，根据粒子的个体最优值和全局最优值更新粒子的位置和速度。
例如，以2019.11.04～2019.11.10一周的数据作为训练和测试为例，前五天数据作为训练数据，后两天作为测试数据。
Figure BDA0002289148370000042
Figure BDA0002289148370000051
用11.04的数据和11.05的影响因素为输入样本，11.05的客流量为输出，得到五组训练样本。11.09和11.10作为测试数据。统计2018一年的每天案场来访量，得到的每个月来访总量占比作为月份数据。
S41、获取p个样本数据，根据p个样本数据计算Elman神经网络的均方误差，计算公式为：
Figure BDA0002289148370000052
其中，p＝1，2，……，N，yp为第p个样本的预测值，y′p为第p个样本的真实值；
S42、计算粒子的个体最优值为：Pbest＝(pi1，pi2，……，piD)，i＝1，2，……，N；
全局最优值为：gbest＝(pg1，pg2，……，pgD)，g＝1，2，……，N；
粒子的位置和速度：
Figure BDA0002289148370000053
其中，c1,c2为学习因子，c1＝c2＝2，r1,r2是[0,1]内的随机数。
S5、当达到最大迭代次数和全局最优值满足最小适应值时，得到全局最优权值，将全局最优权值代入构建的Elman神经网络模型，得到训练好的预测模型。
S6、将前一天的五个时间段的客流量数据、当天的节假日情况、当天的天气适宜情况、月份输入训练好的预测模型，得到当天的客流量数据。
实施例二
本实施例在上述实施例一的基础上，提供一种装置，如图5所示，主要用于实现上述实施例一的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法的步骤，该装置主要包括处理器21、存储器22及通信总线23；通信总线23用于实现处理器21和存储器22之间的连接通信；处理器21用于执行存储器22中存储的一个或者多个程序，以实现如上述实施例一的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法的步骤。具体请参见上述实施例一中的描述，在此不再赘述。
另，本实施例还提供一种存储介质，该存储介质存储有一个或者多个程序，该一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述实施例一的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法的步骤。具体请参见上述实施例一中的描述，在此不再赘述。
本发明的有益效果为：
本发明根据历史数据对一天中各个时段的客户量和其他影响因素进行预测，其中区分工作日和节假日，使得管理者可以精准的判断同一时段来访客户的数量，对置业顾问最大化分配，也可采取不同时间段的数量分配，达到人力资源的最大化利用和转化。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在计算机存储介质(ROM/RAM、磁碟、光盘)中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (9)

1.基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法，其特征在于，包括：
获取前一天的五个时间段的案场客流量数据、当天的节假日情况、当天的天气适宜情况、月份作为一个样本数据，其中，所述五个时间段的每个时间段的时长为两个小时，所述月份为统计的前一年数据中当月的客流量总数占比，定义节假日为1、非节假日为0、天气适宜为1、天气不适宜为0；
构建Elman神经网络模型，所述Elman神经网络模型包括输入层、承接层、隐含层和输出层；
获取Elman神经网络中权值、阈值，所述权值、阈值组成的一个D维向量，初始化该向量产生N个粒子，初始化粒子的位置和速度；
获取多个样本数据，根据多个样本数据计算Elman神经网络的均方误差，将计算公式作为适应度函数，用适应度函数计算粒子的个体最优值和全局最优值，根据粒子的个体最优值和全局最优值更新粒子的位置和速度；
当达到最大迭代次数和全局最优值满足最小适应值时，得到全局最优权值，将全局最优权值代入构建的Elman神经网络模型，得到训练好的预测模型；
将前一天的五个时间段的客流量数据、当天的节假日情况、当天的天气适宜情况、月份输入训练好的预测模型，得到当天的客流量数据。
2.根据权利要求1所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法，其特征在于，所述获取一天中五个时间段的案场客流量数据，包括：
案场布置的摄像头定时对案场进行拍照；
通过图像处理技术和人脸识别技术对拍摄的案场照片进行对比和识别，清洗出客流量数据；
统计一天中五个时间段的每个时间段的客流量数据。
3.根据权利要求1所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法，其特征在于，所述节假日包括法定节假日及周末，非假日为工作日；所述天气适宜包括晴天、阴天，天气不适宜包括下雨、下雪、狂风。
4.根据权利要求1所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法，其特征在于，构建Elman神经网络模型的网络计算流程包括：
初始化各层权值，将样本各个数据组成向量u输入输入层；
计算隐含层的输入为：net(t+1)＝∑iWi(t)vi(t)，其中，
Figure FDA0002289148360000011
计算隐含层的输出为：xn(t+1)＝f(net(t+1))，其中，f为S型函数；
计算承接层的输入，所述承接层的输入为上一个节点的输出，为：xc(t)＝f(net(t-1))；
计算输出层的输入为：net(t+1)＝∑W3(t+1)xn(t+1)；
计算输出层的输出为：y(t+1)＝g(net(t+1))。
5.根据权利要求4所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法，其特征在于，所述隐含层的个数为输入层个数的两倍加一，所述承接层的个数等于隐含层的个数，所述输出层的个数为五个。
6.根据权利要求1所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法，其特征在于，所述获取Elman神经网络中权值、阈值，所述权值、阈值组成的一个D维向量，初始化该向量产生N个粒子，初始化粒子的位置和速度，包括：
初始化粒子的位置为Xi＝(xi1，xi2，……，xiD)，i＝1，2，……，N；
初始化粒子的速度为Vi＝(vi1，vi2，……，viD)，i＝1，2，……，N。
7.根据权利要求1所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法，其特征在于，所述获取多个样本数据，根据多个样本数据计算Elman神经网络的均方误差，将计算公式作为适应度函数，用适应度函数计算粒子的个体最优值和全局最优值，根据粒子的个体最优值和全局最优值更新粒子的位置和速度，包括：
获取p个样本数据，根据p个样本数据计算Elman神经网络的均方误差，计算公式为：
Figure FDA0002289148360000021
其中，p＝1，2，……，N，yp为第p个样本的预测值，y′p为第p个样本的真实值；
粒子的个体最优值为：Pbest＝(pi1，pi2，……，piD)，i＝1，2，……，N；
全局最优值为：gbest＝(pg1，pg2，……，pgD)，g＝1，2，……，N；
粒子的位置和速度：
Figure FDA0002289148360000022
其中，c1，c2为学习因子，c1＝c2＝2，r1，r2是[0，1]内的随机数。
8.一种装置，其特征在于，所述装置包括处理器、存储器及通讯总线；
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器用于执行存储器中存储的一个或者多个程序，以实现权利要求1至7中任一项权利要求所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1-7中任一项权利要求所述的基于PSO和Elman神经网络的客流量预测方法的步骤。
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