就餐高峰预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种就餐高峰预测方法及装置，其中方法包括：获取连续历史星期中的同个指定星期的同个就餐时间点的历史就餐人数；计算各历史星期中的同个指定星期的同个就餐时间点的历史就餐人数的平均值；判断每个指定星期的就餐时间点的历史就餐人数与平均值的比值是否小于第一阈值或大于第二阈值，若是，则剔除对应的指定星期的就餐时间点的历史就餐人数并重新计算平均值；若否，则以平均值作为对当前同个指定星期的同个就餐时间点的就餐人数的预测结果；校正预测结果，并将关联同个指定星期中的对应每个就餐时间点的多个校正结果拟合为就餐高峰预测曲线推送给用户。本发明专利技术可引导就餐人员戳峰消费，减少就餐排队时间，缓解食堂服务压力。缓解食堂服务压力。缓解食堂服务压力。

【技术实现步骤摘要】
就餐高峰预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及数据统计分析
，具体涉及一种就餐高峰预测方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，餐饮服务企业减少就餐排队时间普遍采用的方法总结如下：1、实时统计就餐时间点的就餐人数，并统计就餐排队人数，然后将统计结果通过应用APP推送给用户，由用户根据排队人数自己预估就餐等待时间，自主决定是否还需要进行排队等待；2、根据当前排队人数自动预估排队时间并推送给用户，作为用户决定是否排队的参考，以引导用户避开就开高峰；3、通过APP自主点餐等方式，提高点餐效率，进而提升餐位的周转率，以减少就餐排队时间；4、通过人脸识别等结算方式，提高结账效率，以减少就餐排队时间。
[0003]但上述的方法均无法对未来某个星期的具体某个就餐时间点的就餐人数进行提前且较为准确地预估，用户无法提前获知就餐高峰点，容易造成某个用餐时间点就餐人数过高，餐饮服务企业疲于应对，用户就餐体验不佳的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术以引导食堂就餐人员戳峰消费，减少就餐排队时间，提升用餐体验，缓解食堂就餐高峰服务压力为目的，提供了一种就餐高峰预测方法及装置。
[0005]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：提供一种就餐高峰预测方法，步骤包括：1）获取连续历史星期中的同个指定星期的同个就餐时间点的历史就餐人数，形成数据集；2）根据所述数据集，计算各历史星期中的同个所述指定星期的同个所述就餐时间点的历史就餐人数的平均值；3）判断每个所述指定星期的所述就餐时间点的历史就餐人数与所述平均值的比值是否小于第一阈值或大于第二阈值，若是，则从所述数据集中剔除对应的所述指定星期的所述就餐时间点的历史就餐人数并返回所述步骤2）重新计算所述平均值；若否，则以所述平均值作为对当前星期中的同个所述指定星期的同个所述就餐时间点的就餐人数的预测结果；4）校正所述预测结果，并将关联同个所述指定星期中的对应每个所述就餐时间点的多个校正结果拟合为就餐高峰预测曲线并通过智能终端推送给用户。
[0006]优选地，所述步骤1）中的所述历史星期的数量为1
‑
5中的任意一个自然数。
[0007]优选地，所述步骤3）中的所述第一阈值为0.5。
[0008]优选地，所述第二阈值为1.5。
[0009]优选地，所述步骤4）中，对所述预测结果进行校正的方法步骤包括：4.1）计算每个用户在所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的初始概率；4.2）赋予所述指定星期以及所述指定星期中的所述就餐时间点相对应的用餐影响权重；4.3）以所述初始概率、所述指定星期对应的用餐影响权重、所述指定星期中的所述就餐时间点三者的乘积值校正所述初始概率，得到概率；4.4）判断经校正后的所述概率的概率值是否大于对应的概率阈值，若是，则将所述用户确定为会在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的人员；若否，则将所述用户确定为不会在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的人员；4.5）从数据库中匹配出所述步骤4.4）所确定的会在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的人数对应的就餐人数预测影响因子，并计算所述步骤3）得到的所述预测结果中记载的就餐人数与匹配到的所述影响因子的乘积作为预测得到的就餐人数；4.6）实时获取在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的就餐人数，并通过以下公式（1）计算所述步骤4.5）计算得到的预测就餐人数的误差率：公式（1）中，表示所述步骤4.5）计算得到的在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的预测就餐人数；表示在当前星期中的所述星期的所述就餐时间点到食堂就餐的真实就餐人数；4.7）根据所述就餐时间点的所处就餐时段的就餐人数的递增或递减趋势，并结合所述误差率，对所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数进行校正。
[0010]优选地，所述步骤4.7）中，对所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数进行校正的方法为：若所述就餐时间点的下一个就餐时间点在就餐时段中处于就餐人数单调递增区间，则通过以下公式（2）校正所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数：公式（2）中，表示经校正后的在所述就餐时间点的下一个就餐时间点进行就餐的预测就餐人数；表示所述误差率；
表示校正前的在所述就餐时间点的下一个就餐时间点进行就餐的预测就餐人数。
[0011]优选地，所述步骤4.7）中，对所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数进行校正的方法为：若所述就餐时间点的下一个就餐时间点在就餐时段中处于就餐人数单调递减区间，则通过以下公式（3）校正所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数：公式（3）中，表示经校正后的在所述就餐时间点的下一个就餐时间点进行就餐的预测就餐人数；表示所述误差率；表示校正前的在所述就餐时间点的下一个就餐时间点进行就餐的预测就餐人数。
[0012]优选地，所述步骤4.6）中，实时获取的在所述就餐时间点就餐的就餐人数通过以下方法统计而得：在每张餐桌上安装若干个人体感应器，每个所述人体感应器对一个对应餐位进行人体感应，每个所述人体感应器的感应方向朝下地面，当就餐人员落座后，所述人体感应器在一预设持续时间内若持续感应到人体，则与各所述人体感应器通信连接的控制器判定对应餐位有就餐人员，并将对应餐位的就餐人数记为“1”，否则记为“0”，所述控制器完成对所有餐位有无就餐人员的判定后，对判定结果进行累加，得到所述就餐时间点的真实就餐人数。
[0013]本专利技术还提供了一种就餐高峰预测装置，可实现所述的就餐高峰预测方法，所述装置包括：历史就餐人数获取模块，用于获取连续历史星期中的同个指定星期的同个就餐时间点的历史就餐人数，并形成数据集；历史就餐人数平均值计算模块，连接所述历史就餐人数获取模块，用于根据所获取的所述数据集，计算各所述历史星期中的同个所述指定星期的同个所述就餐时间点的历史就餐人数的平均值；数据处理模块，连接所述历史就餐人数平均值计算模块，用于判断每个所述指定星期的所述就餐时间点的历史就餐人数与所述平均值的比值是否小于第一阈值或大于第二阈值，若是，则从所述数据集中剔除对应的所述指定星期的所述就餐时间点的历史就餐人数；若否，则将所述平均值作为对当前星期中的同个所述指定星期的同个所述就餐时间点的就餐人数的预测结果输出给数据校正模块；所述历史就餐人数平均值计算模块，还用于在所述数据处理模块剔除数据后重新
计算所述平均值；所述数据校正模块，连接所述数据处理模块，用于校正所述预测结果；数据拟合模块，连接所述数据校正模块，用于将经结果校正后的关联同个所述指定星期的对应所述就餐时间点的多个校正结果拟合为所述指定星期的就餐高峰预测曲线；结果推送模块，连接所述数据拟合模块，用于将所述就餐高峰预测曲线通过智能终端推送给用户。
[0014]优选地，所述数据校正模块中具体包括：就餐初始概率计算单元，用于计算每个用户在所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的初始概率；权重赋予单元，用于赋予所述指定星期以及所述指定星期中的所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种就餐高峰预测方法，其特征在于，步骤包括：1）获取连续历史星期中的同个指定星期的同个就餐时间点的历史就餐人数，形成数据集；2）根据所述数据集，计算各历史星期中的同个所述指定星期的同个所述就餐时间点的历史就餐人数的平均值；3）判断每个所述指定星期的所述就餐时间点的历史就餐人数与所述平均值的比值是否小于第一阈值或大于第二阈值，若是，则从所述数据集中剔除对应的所述指定星期的所述就餐时间点的历史就餐人数并返回所述步骤2）重新计算所述平均值；若否，则以所述平均值作为对当前星期中的同个所述指定星期的同个所述就餐时间点的就餐人数的预测结果；4）校正所述预测结果，并将关联同个所述指定星期中的对应每个所述就餐时间点的多个校正结果拟合为就餐高峰预测曲线并通过智能终端推送给用户。2.根据权利要求1所述的就餐高峰预测方法，其特征在于，所述步骤1）中的所述历史星期的数量为1
‑
5中的任意一个自然数。3.根据权利要求1所述的就餐高峰预测方法，其特征在于，所述步骤3）中的所述第一阈值为0.5。4.根据权利要求1所述的就餐高峰预测方法，其特征在于，所述第二阈值为1.5。5.根据权利要求1所述的就餐高峰预测方法，其特征在于，所述步骤4）中，对所述预测结果进行校正的方法步骤包括：4.1）计算每个用户在所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的初始概率；4.2）赋予所述指定星期以及所述指定星期中的所述就餐时间点相对应的用餐影响权重；4.3）以所述初始概率、所述指定星期对应的用餐影响权重、所述指定星期中的所述就餐时间点三者的乘积值校正所述初始概率，得到概率；4.4）判断经校正后的所述概率的概率值是否大于对应的概率阈值，若是，则将所述用户确定为会在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的人员；若否，则将所述用户确定为不会在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的人员；4.5）从数据库中匹配出所述步骤4.4）所确定的会在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的人数对应的就餐人数预测影响因子，并计算所述步骤3）得到的所述预测结果中记载的就餐人数与匹配到的所述影响因子的乘积作为预测得到的就餐人数；4.6）实时获取在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的就餐人数，并通过以下公式（1）计算所述步骤4.5）计算得到的预测就餐人数的误差率：
公式（1）中，表示所述步骤4.5）计算得到的在当前星期中的所述指定星期的所述就餐时间点到食堂就餐的预测就餐人数；表示在当前星期中的所述星期的所述就餐时间点到食堂就餐的真实就餐人数；4.7）根据所述就餐时间点的所处就餐时段的就餐人数的递增或递减趋势，并结合所述误差率，对所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数进行校正。6.根据权利要求5所述的就餐高峰预测方法，其特征在于，所述步骤4.7）中，对所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数进行校正的方法为：若所述就餐时间点的下一个就餐时间点在就餐时段中处于就餐人数单调递增区间，则通过以下公式（2）校正所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数：公式（2）中，表示经校正后的在所述就餐时间点的下一个就餐时间点进行就餐的预测就餐人数；表示所述误差率；表示校正前的在所述就餐时间点的下一个就餐时间点进行就餐的预测就餐人数。7.根据权利要求5或6所述的就餐高峰预测方法，其特征在于，所述步骤4.7）中，对所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数进行校正的方法为：若所述就餐时间点的下一个就餐时间点在就餐时段中处于就餐人数单调递减区间，则通过以下公式（3）校正所述就餐时间点的下一个就餐时间点的预测就餐人数：公式（3）中，表示经校正后的在所述就餐时间点的下一个就餐时间点进行就餐的预测就餐人数；表示所述误差率；表示校正前的在所述就餐时间点的下一个就餐时间点进行就餐的预测就餐人数。8.根据权利要求5所述的就餐高峰预测方法，其特征在于，所述步骤4.6）中，实时获取的在所述就餐时间点就餐的就餐人数通过以下方法统计而得：在每张餐桌上安装若干个人体感应器，每个所述人体感应器对一个对应餐位进行人体感应，每个所述人体感应器的感应方向朝下地面，当就餐人员落座后，所述人体感应器在一预设持续时间内若持续感应到人体，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈国栋，寿国良，
申请(专利权)人：杭州企智互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：