摘要
本发明公开一种停车场收入预测方法,涉及数字化停车运营技术领域,本发将停车场历史停车数据细化分析获得平时、周末、节假日、店庆活动等不同运营日类型,对不同运营日类型的平均收费车流量和平均收费时长作为未来收入测算的收入参数;基于深度学习算法可以构建用于预测未来设定时间周期内的停车场收入预测模型;预测方法对不同的停车场均可以实现准确且具体的未来设定时间周期的时间预测,停车场管理者可以更好地规划停车资源。预测结果可以帮助财务部门更准确地制定预算,进行成本控制和财务规划,降低经营风险。通过收入预测,可以分析市场趋势和消费者行为,及时调整营销策略和价格策略,以吸引更多用户。
技术关键词
收入预测方法
停车场
线性回归模型
深度学习算法
周期
因子
数据
日期
多用户
规划
策略
互联网
财务
核心
代表
资源
参数
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异常事件
智能预警方法
运动特征
多模态
深度学习算法
功率预测方法
皮尔逊相关系数
多元线性回归模型
变量
拆卸光伏组件
智能优化控制方法
历史温度数据
精馏塔
周期
代表
资料
分类管理系统
分类模型构建
访问权限管理
平台
通信故障检测方法
发电量
周期
基础
故障检测技术