【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据分析，具体涉及一种游泳馆销售数据预测方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
1、游泳馆门票销量的波动受到许多因素的影响，如季节性变化、天气情况、假期和特殊活动等。对于这种周期性数据，在进行数据预测时，一些传统的回归分析模型存在线性过拟合、预测效果不准确的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的上述不足，本专利技术提供一种游泳馆销售数据预测方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种游泳馆销售数据预测方法，包括：
3、采集游泳馆历史销售数据，并将历史销售数据按照采集时间先后排列，得到时间序列；
4、将所述时间序列输入预先训练好的预测模型，所述预测模型采用bigru+贝叶斯-attention模型；
5、将所述预测模型输出的预测参数缓存至指定路径下，并将所述指定路径下的预测参数绘制为曲线。
6、在一个可选的实施方式中，采集游泳馆历史销售数据，并将历史销售数据按照采集时间先后排列，...
【技术保护点】
1.一种游泳馆销售数据预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集游泳馆历史销售数据，并将历史销售数据按照采集时间先后排列，得到时间序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型采用BiGRU+贝叶斯-At tention模型包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述BiGRU模型包括drop-out层。
5.一种游泳馆销售数据预测系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
7.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种游泳馆销售数据预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集游泳馆历史销售数据，并将历史销售数据按照采集时间先后排列，得到时间序列，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型采用bigru+贝叶斯-at tention模型包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述bigru模型包括drop-out层。
5.一种游泳馆销售数据预测系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张毓翔，刘新岩，胡曼玉，于海友，
申请(专利权)人：山东浪潮智慧文旅产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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