如果你属于高智商人群，恰好学过高等数学，并且精通管理学，市场营销学，统计学，还略懂生物学和医学，下面列举几个常见的客流预测的算法：

计算模型：较早研究的是历史平均（HA）模型，但精度较差，无法反应客流的时间变化特性。随后发展了滑动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归滑动平均模型（ARMA）、极大似然（ML）估计模型等等，这些模型考虑因素较为简单，参数一般用最小二乘法或似然估计法进行在线估计，相对而言，计算简便，易于适时更新，便于应用。
神经网络：模拟人脑结构及其功能的新型处理系统，它是由大量简单的称为神经元的处理单元，以某种拓扑结构广泛地相互连接而构成的非线性动力学系统。
非线性预测：以混沌理论、耗散结构论、协同论、自组织理论等非线性系统理论为理论基础，利用有关混沌吸引子概念、分形概念、相空间重构方法、数字生态模拟法等建立预测模型，已经开发了混沌动力学预测法、混沌情景预测法、混沌唯象预测法、分享预测法等，其中发展叫成熟的预测方法是小波分析、分形预测。
动态分配：通过采集实时客流数据资料，不断更新分布，利用动态客流分析方法分配数量，从而得的实时的客流量的方法。
另外，鉴于以上四种方法和技术的成熟，故而有另外一种更为有效的客流预测方法就是采用客流统计系统。

用芯点商场客流统计系统通过算法对视频信息进行自动统计，为管理方提供实际较准确的人员进入/离开指定区域（通道）的客流数量及流速等信息，显示当前人数状态和变化趋势，或掌握区域客流数量，可用于量度高峰期及各个时段的客流量，并以列表形式保存以供日后查看，通过多样化数据交叉分析，对于客流预测轻松掌握。

用芯点还可以制定商业解决方案，包括可为大型商场、购物中心、连锁店等提供准确客流数据的客流统计系统，是在商业管理和决策方面不可缺少的决策和管理工具。商场或零售点获取各时段分布的客流流量统计，管理层可利用客流流量统计系统了解促销效应、成交率、顾客行为以及评估卖场人员安排是否合理。通过客流量来判断收取租金的一种方式。所以顾客人数流量统计对于依赖于客流的产业来说意义非常重大。通过这一准确的量化的数据，不但可以获得商场完整的运行的状况，而且还可以利用这些高精度的数据，进行有效的组织运营工作，提高客流量，提高成交率和客单价。