经济多样化正在飞速发展,商铺面临着单凭个人经验无法预测的市场环境,如果能够确保对客流量的准确预测,那么就可以应对不同的市场环境做出最恰当的决策。因此本文以商铺客流量为预测对象进行了以下的研究。首先,针对商铺客流量的特点,本文分析了影响商铺客流量的环境因素和产品因素,研究了不同因素导致的影响,为取舍预测数据建立了理论基础,再对数据进行学习从而提出最适当的数据分类的方法,并在理论上分析了不同的商铺客流量预测的方法。其次,针对商铺客流量预测的需求,本文编写了商铺客流量的预测程序,并根据分析结果提出了改进方法。该方法在分析鲁棒性时存在一定的建模误差。通过对预测算法中梯度消失和梯度爆炸问题的分析与实验,本文最后取得了一定的成果。最后,本文研究了BP神经网络在商铺客流量预测中的实现。包括研究建模步骤、网络参数优化以及参数自适应性的调优。然后在商铺客流量预测实例中建立了BP神经网络模型,并将该模型与数学统计学中的方法进行了对比,证明了基于BP神经网络的商铺客流量预测是可行的。