机器学习在客流预测和控制中的应用

机器学习在客流预测和控制中的应用人流量的预测与管理是当今城市管理中不可或缺的一部分。

为
充分应对人潮的迎接，市政部门需在人流集中区动态地调配资源，以及为观光及活动客人提供更好的服务。

为此，机器学习被广泛
应用于人流量的预测和管理。

客流预测是商家和城市管理者一直关注的重要问题。

通过客流
量预测，人们能提前调配资源、安排员工、提前准备等等，以满
足顾客的需求，提高服务质量。

客流预测目前的主要是三方面方法：模型拟合、聚类分析和分类器学习。

模型拟合方法主要是通过历史数据拟合一个模型来预测未来的
客流量。

常利用的拟合模型有线性回归，指数平滑和ARIMA 等，通过对历史数据进行分析，得出客流量的发展趋势，并依此进行
预测。

但是该方法的核心是对历史数据的拟合，若数据发生大的
波动，则模型将产生严重误差。

而且只有历史数据内的资源的变化，而新型的资源则无法通过该方法准确预测。

聚类分析主要是将客流量按照特征进行划分，以便更好地预测
未来的客流量的分布情况，同时也可利用聚类分析来预测特定区
域人流情况。

不过该方法的坏处是对于所有可能出现的情况都要
进行预测与判定，而实际上很难进行全面的预测，也容易因样本
数量不足而导致错误判断。

分类器学习是目前既常用且效果最好的方法。

在现代数学中，
朴素贝叶斯（Naïve Bayes）和支持向量机（SVM）属于分类器的
范畴。

基于朴素贝叶斯的方法是基于先验概率知识，使用属性集
对用户信息进行分类。

支持向量机是一种特定的极致小化法技巧，它可以将一个超平面放置于样本特征空间中，实现多类别的分类。

不同的客流处理方式常用于不同类型的场景。

例如，在影院预
订系统中，30分钟前需要根据用户预订情况预测出当天的客流量。

然后，根据预测结果，进行人员调配和资源安排，以客观地响应
客户的需求。

城市管理者和商家传统上采用疾病传播模型来预测病毒传播，
现在他们也开始使用客流预测模型来检测和监控城市人群，因为
类似病毒传播的模型不能很好地反映人群的动态变化。

客流量的控制是商家和城市管理者必不可少的任务。

目前传统
的人流手段无法全面掌握大量人流的细节。

因此，机器学习提供
了与传统方法相比更好的选择。

首先，监控区域的摄像头可以将每一次路过摄像头的人数记录下来，而机器学习可以在已有数据的基础上进行分析和预测，优化当地人流控制策略。

第二，降低了监控区域能力要求。

以往需要坚固和可靠的监控技术，现在更注重趋势预测和数据分析，因此原有技术上的不足也不成为阻碍。

再者，对于城市管理者来说，延迟一天或一个月的通知显得过于迟缓。

机器学习方法可对实时情况进行连续的监控。

例如，通过摄像机将路过的行人记录下来，进行图像识别，再参考之前得出的模型预测图形的走势，利用预测结果进行实体管理和疏导。

此时，机器学习技术可做到实时预测和响应，使得行人管理更具针对性和选择性。

总体而言，机器学习方法能够显著提高客流预测和人流量控制的准确性和时效性，辅助商家、城市管理者做出更符合实时需要的决策，而机器学习的广泛应用将会越来越有利于营建更宜居和更人性化的城市。