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餐饮业短期客流量预测方法

发布时间:2019-01-10 15:25
【摘要】:针对餐饮客流量自身特点,提出了以实验设计方法的样本分类为基础、综合利用BP(back propagation)神经网络与灰色-马尔科夫链组合的预测方法,并以某餐饮企业为例证明了方法的有效性,客流量预测误差从企业原来的±20%下降到±5%左右.
[Abstract]:According to the characteristics of catering passenger flow, a prediction method based on the sample classification of experimental design method and the combination of BP (back propagation) neural network and gray Markov chain is put forward. Taking a catering enterprise as an example, the validity of the method is proved. The forecasting error of passenger flow decreases from 卤20% to 卤5%.
【作者单位】: 同济大学机械与能源工程学院;上海大学管理学院;
【基金】:上海市博士后基金(11R21416500)
【分类号】:F719

【共引文献】

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