基于历史数据构建客流预测模型，提高预测准确性

构建客流预测模型时，提高预测准确性可以通过多种方法实现。首先，可以采用基于长短期记忆（LSTM）网络的模型，这种模型能够处理时间序列数据，捕捉时间依赖性17。其次，利用数据挖掘技术，如粒子群算法，可以优化模型参数，提高预测精度4。此外，使用基于大数据技术，如分布式算法库，可以充分利用历史数据，考虑多种因素如年度、季节、星期等，以提高预测的准确性14。还可以通过解耦时空框架，如DSTF，提升模型性能12。最后，引入非传统数据，如在线评论，结合机器学习方法，可以进一步提高销售预测的准确性和可靠性15。这些方法的结合使用，有助于构建更为精确的客流预测模型。