生成一篇短学术论文，讲述通过深度学习技术预测购物商场的顾客数量。要求包括以下内容：1）问题声明；2）数据预处理和特征提取；3）模型设计和实现；4）实验结果和分析。
问题声明:

在购物商场中，预测顾客数量是一项重要的任务，因为它有助于商场管理人员决定何时加强服务，提高客户满意度。本文将探讨通过深度学习技术预测购物商场的顾客数量的方法。

数据预处理和特征提取:

首先，我们需要收集购物商场的历史数据。这些数据包括每小时的商场顾客数量和其他有关环境的信息，例如天气和节假日。然后，我们对这些数据进行预处理和特征提取。在预处理阶段，我们将处理损坏的数据，填补缺失的数据，并删除异常值。在特征提取阶段，我们将从历史数据中提取有关时间、天气和节假日的特征。

模型设计和实现:

在这里，我们将使用一个深度学习模型，即递归神经网络（RNN）进行顾客数量预测。我们将使用历史数据的时间戳、天气状况和节假日等信息作为输入。通过调优神经网络中的参数和使用Dropout方法以减少过拟合，我们将训练模型来预测未来一段时间内的购物商场顾客数量。

实验结果和分析:

我们使用Kaggle上的一个公开数据集进行测试。训练模型后，我们将其应用于该数据集中的未来时间段来预测购物商场的顾客数量。通过计算误差度量（均方误差和平均绝对误差），我们发现模型对于预测未来的人流量的效果非常好。这证明了RNN模型在购物商场顾客数量预测中是一个有效的解决方案。

综上所述，通过深度学习技术预测购物商场的顾客数量是一个可行的方法。在处理数据和特征提取上的优秀工作以及RNN模型的应用使我们能够得出精确的预测。这项技术可以帮助购物商场管理者做出更好的决策，提高商场的经济效益。