隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的蓬勃發(fā)展,外賣行業(yè)也越發(fā)成熟,隨之帶來(lái)外賣行業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈。對(duì)于外賣商家,特別是品牌連鎖店鋪來(lái)說(shuō),要增強(qiáng)自身品牌競(jìng)爭(zhēng)力,就要根據(jù)分店的具體需求對(duì)各個(gè)分店科學(xué)調(diào)控,來(lái)提升服務(wù)質(zhì)量,因此需要對(duì)各個(gè)分店的消費(fèi)需求有準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。對(duì)外賣訂單數(shù)量的預(yù)測(cè)可以為品牌、為店鋪、為外賣平臺(tái)提供決策支持,使資源配置更加合理,達(dá)到提高消費(fèi)者滿意度的同時(shí),合理節(jié)約生產(chǎn)成本。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自行學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系,特別是在解決非線性問(wèn)題方面具有突出的優(yōu)勢(shì)。為此,本文針對(duì)連鎖商鋪的外賣訂單數(shù)量預(yù)測(cè),建立了一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以此提升外賣訂單數(shù)量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,同時(shí)將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法結(jié)合,解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在收斂速度慢、容易陷入局部收斂的缺陷,具體工作如下:（1）結(jié)合連鎖商鋪運(yùn)營(yíng)模式和外賣訂單影響因素相關(guān)的研究成果,對(duì)實(shí)際實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,選取了影響連鎖商鋪外賣訂單數(shù)量的主要影響因素。為了降低實(shí)驗(yàn)誤差,加快訓(xùn)練速度,體現(xiàn)不同影響指標(biāo)對(duì)外賣訂單數(shù)量的影響程度,使用熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法,依據(jù)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信息量和相關(guān)影響程度對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合加權(quán)。對(duì)各個(gè)店鋪的訂單數(shù)量使用ARI... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元模型??Ｆｉｇ．?２．１?Ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｎｅｕｒｏｎ?ｍｏｄｅｌ??

?基于改進(jìn)ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ｈ外賣訂單預(yù)測(cè)研究???（１）閥值函數(shù)：??／（ｖ）＝ｆＰ〇?（２－４）??ｌ〇，ｖ＜０??（２）分段線性函數(shù)??ｌ，ｖ＞ｌ?（２－５）??／（Ｖ）?＝?＜?Ｖ，＋１＞Ｖ＞－１??－ｌ，ｖ＜?－１??（３）?Ｓｉｇｍｏｉｄ?函數(shù)??／（Ｖ）?＝?１??（２＇６）??１?＋?ｅｘｐ（－ａｖ）??其中，ａ?參數(shù)。??為??２．２．３分類和學(xué)習(xí)規(guī)則??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不斷的發(fā)展完善中，衍生出多種類型［４４］。??（１）從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)角度可分為單層前饋網(wǎng)絡(luò)，多層前饋網(wǎng)絡(luò)和遞歸網(wǎng)絡(luò)。??單層前饋網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)的輸入層信息直接傳遞到輸出層中，這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稱為單??層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖２．２所示。??義??源節(jié)點(diǎn)輸入層?神經(jīng)元輸出層??圖２．２單層神經(jīng)元前饋網(wǎng)絡(luò)??Ｆｉｇ．?２．２?Ｓｉｎｇｌｅ?ｎｅｕｒｏｎ?ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ?ｎｅｔｗｏｒｋ??－１０－??

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???多層前饋網(wǎng)絡(luò)：具有隱含層，輸入層彳目息經(jīng)過(guò)一■層或者多層隱含層到達(dá)輸出層，上??一層的輸出作為下一層的輸入。如圖２．３所不。??ｆ??輸入層?：．隱含層?輸出層??圖２．３多層前饋網(wǎng)絡(luò)??Ｆｉｇ．?２．３?Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ?ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ?ｎｅｔｗｏｒｋ??遞歸網(wǎng)絡(luò)：具有反饋環(huán)結(jié)構(gòu)，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在非線性關(guān)系時(shí)，反饋環(huán)中的單位時(shí)??間延遲元素會(huì)導(dǎo)致非線性行為的出現(xiàn)。圖２．４所示的是一種帶有隱藏神經(jīng)元的遞歸神經(jīng)??網(wǎng)絡(luò)。??；?：?Ｉ￣??：丄—￣＇－??致＃?Ｊ－－－＾??＾８畺可??單位時(shí)間延遲算子??圖２．４有隱藏神經(jīng)元的遞歸網(wǎng)絡(luò)??Ｆｉｇ．?２．４?Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ?ｎｅｔｗｏｒｋｓ?ｗｉｔｈ?ｈｉｄｄｅｎ?ｎｅｕｒｏｎｓ??－１１?－??


本文編號(hào)：3283143