预测技术
融合M/M/c排队理论与机器学习的新一代预测引擎
M/M/c排队理论
SmoothQ的预测引擎基于经数学证明的M/M/c排队理论。通过到达率（λ）、服务率（μ）和服务窗口数（c）三个参数计算理论等候时间。
利特尔法则
Wq = Lq / λ
Wq = 平均等候时间，Lq = 平均队列长度，λ = 到达率
λ (Lambda)
到达率（每小时到达人数）
μ (Mu)
服务率（每窗口处理能力）
c
服务窗口数
AI・机器学习技术
除理论模型外，我们还利用最新的机器学习技术提高预测精度。综合考虑历史数据模式、天气、活动信息等多种因素进行预测。
时间序列分析
从历史拥挤数据中学习按星期和时间段的模式，预测未来拥挤情况。
行为心理学模型
从心理学角度分析用户行为模式，将避免拥挤行为纳入预测考量。
外部因素分析
分析并反映天气、节假日、地区活动等外部因素对拥挤的影响。
集成学习
通过组合多个预测模型，实现比单一模型更高的精度和稳定性。
数据质量层级
实测数据 (Tier 1)
基于直接获取的设施实测数据的最高精度预测
精度: 95%以上
历史数据 (Tier 2)
基于历史测量数据的预测模型
精度: 85-95%
估算模型 (Tier 3)
根据设施特性估算的预测值
精度: 70-85%
统计模型 (Tier 4)
基于类似设施统计数据的估算
精度: 参考值
系统架构
采用兼顾高可用性和低延迟的云原生系统设计，提供24小时365天稳定服务。
1
数据收集
从全国13万多家设施实时收集数据。支持API、爬虫等多种方式。
2
数据处理
对收集的数据进行标准化和清洗，转换为适合预测模型的格式。
3
预测引擎
结合M/M/c理论和AI模型，生成高精度等候时间预测。
4
分发
通过CDN向全国用户低延迟分发预测结果。