【技术实现步骤摘要】
智慧食堂就餐规律预测方法及装置
[0001]本专利技术涉及数据统计分析
，具体涉及一种智慧食堂就餐规律预测方法及装置。
技术介绍
[0002]智慧食堂是一套主要面向机关企事业单位食堂的管理系统，这套管理系统结合“云数据+人工智能”等互联网技术，通过人脸识别支付，并根据历史就餐大数据、当日远程订餐数量等数据进行食材采购估算、精准备餐，较好解决了传统食堂排队人多、剩餐严重、菜品不合口味、饭卡充值不方便、无科学菜谱、重口味不重营养等一系列问题。
[0003]智慧食堂通过人脸识别结算、提前订餐等方式，提高了结账、点餐效率，提升了餐位的周转率，减少了就餐排队时间。但若食堂就餐人数过多，还是会出现某一或某些就餐高峰点集中排队就餐的情况，食堂疲于应对，服务质量和就餐体验大打折扣，所以如果能对未来周的每天或者每天的每一就餐时间段的就餐人数作出提前且较为准确地预估，并分析预估人数的增减规律变化，对于食堂运营方而言，能够有更充足的时间进行准备，缓解了就餐高峰的服务压力；对于就餐者而言，能够提前获知就餐高峰日和就餐高峰点，引导就餐人员戳峰消费，减少排队时间，提升用餐体验。
技术实现思路
[0004]本专利技术以预测智慧食堂就餐人数增减规律，缓解食堂就餐高峰服务压力，引导就餐人员戳峰消费、减少就餐排队时间，提升用餐体验为目的，提供了一种智慧食堂就餐规律预测方法及装置。
[0005]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]提供一种智慧食堂就餐规律预测方法，步骤包括：
[000...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智慧食堂就餐规律预测方法，其特征在于，步骤包括：1)获取连续历史星期中的每个历史星期w
k
中的在同个星期l的同个就餐时间段内的每个就餐时间分段的分段时间范围内就餐的历史就餐人数，并根据所获取的历史就餐人数数据计算表征每个所述就餐时间分段对应的就餐人数增减规律的表征值，记为RT
a
，a表示第a个表征值；2)计算不同的所述历史星期w
k
中的同个星期l中的同个所述就餐时间分段分别对应的各所述表征值的平均值作为所对应的所述就餐时间分段的就餐人数预测系数，记为表示所述就餐时间段内的第i个所述就餐时间分段对应的所述就餐人数预测系数，并对各所述就餐人数预测系数进行校正；3)以各所述表征值为离散点，对各所述离散点进行直线拟合得到回归直线方程，所述回归直线方程以所述就餐时间分段的排序号T
x
为自变量，以所述就餐时间分段对应的就餐人数趋势预测值y
′
为因变量；4)利用所述回归直线方程，求解出每个所述历史星期w
k
中的同个所述星期l中的每个所述就餐时间分段对应的所述就餐人数趋势预测值y
′
；5)计算关联每个所述排序号T
x
的所述就餐人数趋势预测值y
′
与经校正后的所述就餐人数预测系数的乘积作为对所述排序号T
x
对应的所述就餐时间分段的就餐人数的预测值y
″
，并根据关联每个所述排序号T
x
的所述预测值y
″
和真实值y计算对所述就餐时间分段的就餐人数预测误差RES；6)计算k+1星期的同个所述星期l的同个所述就餐时间段内的每个所述就餐时间分段对应的所述预测值y
″
，然后判断所述就餐时间分段是否处于所处就餐时间段的就餐人数单调递增区间，若是，则计算关联所述就餐时间分段的所述预测值y
″
与所述预测误差RES的和值作为对所述就餐时间分段的预测就餐人数；若否，则计算关联所述就餐时间分段的所述预测值y
″
与所述预测误差RES的差值作为对所述就餐时间分段的预测就餐人数；7)完成对所述k+1星期中的所有所述星期l中的每个所述就餐时间段内的每个所述就餐时间分段的就餐人数预测，并将关联所述k+1星期中的每个所述星期l的不同所述就餐时间段的每个所述就餐时间分段的各预测结果拟合为表征所述k+1星期内不同天的就餐人数增减规律的第一就餐规律曲线以及拟合为表征每日不同餐段的就餐人数增减规律的第二就餐规律曲线并通过智能终端推送给用户；8)以所述k+1星期中的所述星期l中的所述就餐时间段内的第i
‑
1个所述就餐时间分段的实际就餐人数对第i个所述就餐时间分段的预测就餐人数进行校正，并以校正结果动态更新所述第一就餐规律曲线和所述第二就餐规律曲线。2.根据权利要求1所述的就餐规律预测方法，其特征在于，所述步骤1)中，计算每个所述就餐时间分段对应的所述表征值的方法步骤包括：1.1)按照每个所述历史星期w
k
和每个所述历史星期w
k
中的各所述就餐时间分段的时间先后顺序对关联每个所述就餐时间分段的历史就餐人数数据进行排序，形成历史就餐人数
序列，记为q
N
，，，w
k
表示第k个历史星期，T
x
表示第x个排序号，n为排序号总数，表示排序号为T
n
的关联所述历史星期w
k
的所述就餐时间段内的第i个所述就餐时间分段的历史就餐人数，表示所述就餐时间段内的第i个所述就餐时间分段；T表示每个所述就餐时间段的起始就餐时间点，D表示每个所述就餐时间分段的时间长度，D＝15min，每个所述就餐时间段为1小时；1.2)从所述序列q
N
中的首个所述排序号对应的数值开始，以连续4个排序号为一组，将所述序列q
N
划分为多个数组并按照划分顺序按序排列各所述数组，每个数组表达为划分为多个数组并按照划分顺序按序排列各所述数组，每个数组表达为m表示第m个所述数组A
m
，4≤x≤n，并计算每组所述数组A
m
中的各个元素的元素值的平均值，计算公式为：并将各所述平均值按所对应的所述数组A
m
的划分顺序进行排序，形成平均值序列，记为1.3)从所述序列中的首个排序号对应的数值开始，以连续2个排序号为一组，将所述序列划分为多个数组，每个数组表达为a表示第a个所述数组B
a
，a为大于等于2的自然数，并计算每个所述数组B
a
中的各元素的元素值的平均值，计算公式为：并将各所述平均值按所对应的所述数组B
a
的划分顺序进行排序，形成平均值序列，记为1.4)计算所述序列q
N
中的每个元素的元素值与所述序列中的对应元素的元素值的比值作为表征对应的所述就餐时间分段的就餐人数的增减规律的所述表征值，记为RT
a
。3.根据权利要求1或2所述的就餐规律预测方法，其特征在于，所述步骤2)中，校正所述就餐人数预测系数的方法可通过以下公式(3)表达：公式(3)中，f
i
表示第i个所述就餐时间分段对应的就餐人数增减趋势影响因子。4.根据权利要求1所述的就餐规律预测方法，其特征在于，所述步骤3)中，以最小二乘法对各所述离散点进行直线拟合求解出所述回归直线方程的斜率和截距。
5.根据权利要求1所述的就餐规律预测方法，其特征在于，所述步骤5)中，通过以下公式(4)计算所述预测误差RES：6.根据权利要求1所述的就餐规律预测方法，其特征在于，所述步骤8)中，以所述k+1星期中的所述星期l中的所述就餐时间段内的第i
‑
1个所述就餐时间分段的实际就餐人数对第i个所述就餐时间分段的预测就餐人数进行校正的方法步骤包括：8.1)计算智慧食堂的每个订餐人员u在所述k+1星期中的所述星期l的各所述就餐时间分段的分段时间范围内到食堂就餐的初始概率，记为分段的分段时间范围内到食堂就餐的初始概率，记为通过以下公式(5)计算而得：公式(5)中，表示所述订餐人员u在每个所述历史星期w
k
的同个所述星期l的相同就餐时间段中的第i个所述就餐时间分段具有就餐行为的次数；表示所述订餐人员u在每个所述历史星期w
k
的同个所述星期l的相同就餐时间段中的第i个所述就餐时间分段有用餐行为和无用餐行为的总次数；8.2)赋予所述k+1星期中的所述星期l以及所述星期l中的相同就餐时间段内的不同所述就餐时间分段相对应的用餐影响权重，分别记为和8.3)通过以下公式(6)校正所述步骤8.1)计算的所述初始概率，得到所述订餐人员u在k+1星期的所述星期l中的所述就餐时间分段的分段时间内到所述智慧食堂进行就餐的概率P：8.4)判断经校正后的所述概率P的概率值是否大于预设的概率阈值，若是，则将所述订餐人员u确定为会在所述k+1星期的所述星期l中的所述就餐时间分段的分段时间范围内到食堂就餐的人员并计数；若否，则将所述订餐人员u确定为不会在所述k+1星期的所述星期l中的所述就餐时间分段的分段时间范围内到食堂就餐的人员；8.5)从数据库中匹配出所述步骤8.4)所确定的会在所述k+1星期的所述星期l中的所述就餐时间分段的分段时间范围内到食堂就餐的人数所对应的就餐人数预
测影响因子，并计算所述步骤9)得到的所述和值或所述差值与匹配到的对应的所述影响因子的乘积作为对所预测的就餐人数的静态校正结果；8.6)实时获取在所述k+1星期的所述星期l中的当前的第i
‑
1个所述就餐时间分段的分段时间范围内到食堂就餐的人数，并通过以下公式(7)计算得到所述静态校正结果的误差率err：公式(7)中，表示步骤8.5)计算得到的所述静态校正结果中记载的在所述k+1星期中的所述星期l中的就餐时间段中的第i
‑
1个所述就餐时间分段的分段时间范围内到食堂就餐的预测就餐人数；表示在所述k+1星期中的所述星期l的所述就餐时间段中的所述就餐时间分段的分段时间范围内到食堂就餐的真实就餐人数；8.7)根据当前的所述就餐时间分段的下一个就餐时间分段在所处的所述就餐时间段内的就餐人数的递增或递减趋势，并结合所述误差率err，对下一个所述就餐时间分段对应的所述静态校正结果进行动态校正，得到对应所述就餐时间分段的预测就餐人数动态校正结果。7.根据权利要求6所述的就餐规律预测方法，其特征在于，所述步骤8.7)中，若所述就餐时间分段在所处的就餐时间段中处于就餐人数单调递增区间，则通过以下公式(8)动态校正对所述就餐时间分段的所述静态校正结果：公式(8)中，表示对所述就餐时间分段对应的所述静态校正结果进行动态校正的所述动态校正结果；表示所述步骤8.5)计算得到的所述静态校正结果中记载的所述k+1星期中的所述星期l中的所述就餐时间段中的第i个所述就餐时间分段的分段时间范围内到食堂就餐的预测就餐人数；err表示所述误差率。8.根据权利要求6所述的就餐规律预测方法，其特征在于，所述步骤8.7)中，若所述就
餐时间分段在所述就餐时间段中处于就餐人数单调递减区间，则通过以下公式(9)动态校正对所述就餐时间分段的所述静态校正结果：公式(8)中，表示对所述就餐时间分段对应的所述静态校正结果进行动态校正的所述动态校正结果；表示步骤8.5)计算得到的所述静态校正结果中记载的所述k+1星期中的所述星期l中的所述就餐时间段中的第i个所述就餐时间分段的分段时间范围内到食堂就餐的预测就餐人数；err表示所述误差率。9.一种智慧食堂的就餐规律预测装置，可实现如权利要求1
‑
8任意一项所述的就餐规律预测方法，其特征在于，所述装置包括：就餐...
【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：
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