【摘要】：隨著我國經(jīng)濟(jì)實力的大幅提升,人民生活水平的改善促使人們對物質(zhì)生活有了更高的追求。其次,科技元素的注入推動了餐飲行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。餐飲企業(yè)門店數(shù)量的增加以及較高的閉店率使得餐飲行業(yè)的競爭日趨激烈,企業(yè)發(fā)展應(yīng)結(jié)合當(dāng)前及未來行業(yè)發(fā)展趨勢另辟蹊徑,尋找出適用于現(xiàn)階段餐飲業(yè)的經(jīng)營模式。此外,對餐飲企業(yè)而言,菜品采購與企業(yè)利潤息息相關(guān)。因此,建立高精度的菜品銷量預(yù)測模型對企業(yè)良好發(fā)展有著重要的意義。為提高菜品銷量預(yù)測準(zhǔn)確率,本文對某知名餐飲企業(yè)時長兩年零七個月的菜品銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)了菜品銷量在普通工作日和節(jié)假日期間的不同特征,普通工作日菜品銷量服從以星期為單位的正弦分布,而節(jié)假日期間菜品銷量普遍較高。基于此,本文建立了基于深度學(xué)習(xí)的餐飲業(yè)菜品銷量預(yù)測模型。該預(yù)測模型分為普通工作日銷量預(yù)測模型O-Model和節(jié)假日銷量預(yù)測模型H-Model。使用了兩年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了模型訓(xùn)練和調(diào)參,最后長達(dá)7個月的銷量數(shù)據(jù)用于銷量預(yù)測模型的評估,以驗證該方法的有效性。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的時間序列模型自回歸滑動平均模型(ARMA)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法Xgboost相比,使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行菜品銷量的預(yù)測有更強(qiáng)的適用性,并且能得到更加精確的預(yù)測結(jié)果。該預(yù)測模型所需硬件成本不高,實時性能也無需擔(dān)憂。因此,能夠有效應(yīng)用于餐飲業(yè)菜品銷量預(yù)測中。最后,本文設(shè)計并實現(xiàn)了餐飲業(yè)銷量預(yù)測系統(tǒng),便于查看菜品銷量預(yù)測和歷史銷售情況,能夠為企業(yè)采購菜品、制定決策提供科學(xué)依據(jù),從而增強(qiáng)了餐飲企業(yè)競爭力,促進(jìn)了企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP181;F719.3

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本文編號：2721718