[发明专利]一种基于LSTM模型的滞留人数预测方法

摘要

本发明涉及一种基于LSTM模型的滞留人数预测方法，包括以下步骤：基于历史商场客流数据训练出初始LSTM模型；对初始LSTM模型进行结构优化获取优化结构；以优化结构构建最终滞留人数预测模型；通过滞留人数预测模型对滞留人数进行预测，并得出滞留人数预测值；对滞留人数预测值实时修正；输出修正后的滞留人数预测值。本发明通过基于历史真实的商场客流数据训练出初始LSTM模型，使模型能够捕捉到客流数据的长期依赖性，提高了后续预测准确性以及在不同场景下的泛化能力。通过遗传算法对初始LSTM模型进行结构优化，以最优结构构建最终滞留人数预测模型，选取最优的隐含层和全连接层数，以提高模型的性能和泛化能力。