新能源与高效节能

本发明公开了一种餐饮人流量备料智能预测方法与系统，包括数据采集单元、人流量预测单元、菜品数量预测单元以及菜品备料输出单元。采集数据包括天气因素、节假日因素、用餐时间段因素以及历史人流量数据；人流量预测单元包括基于SO?RBF人流量预测模型，将影响人流量的主要因素作为输入，对当天不同时间段的人流量进行预测；菜品数量预测单元包括基于优化权重系数的组合预测模型，将人流量预测结果、菜品供应历史数据、各类菜品实时价格以及各类菜品的保质期作为输入，对当天各类菜品所需数量进行预测。本发明能够对第二天的人流量进行合理预测，对所需购买菜品的数量进行合理预测并给出购菜方案，减少菜品的浪费，使经济效益达到最高。

餐饮人流量备料智能预测方法及系统，可以帮助餐饮企业根据历史人流量数据、当前营业状态等因素，预测未来一段时间内的人流量，从而制定合理的备料计划，避免库存积压和食材浪费，提高运营效率和顾客满意度。这种方法及系统具有广泛的应用前景，特别是在大型连锁餐饮企业中。例如，在餐厅经营中，可以根据不同时间段的人流量预测结果，制定不同的备料计划，优化食材采购和库存管理，降低经营成本。此外，这种方法及系统还可以用于其他领域，如超市、便利店等零售企业，以及物流、交通等领域。

需要说明的是，餐饮业人流量预测是一个复杂的问题，预测结果的准确性可能受到诸多因素的影响（如天气、季节、时间、地域等)，该预测方法仍需进一步研究和优化。

有益效果：

1、本发明所提出的SO-RBF人流量预测模型涉及多个影响因素，天气因素、节假日因素、用餐时间段因素以及人流量历史数据，这些因素对人流量起到关键作用，将以上关键因素作为人流量预测模型的输入，可以使预测的准确率有明显的提高。

2、本发明通过人流量预测模型预测结果，结合当天菜品的价格以及历史菜品供应数量数据，对当天的各类菜品所需数量进行合理预测，并制定购菜方案，能够避免火锅店出现备菜过多造成的浪费以及备菜过少造成的盈利亏损。

3、本发明能够将当天的营业数据反馈至历史菜品供应数量数据库，并作为次日各类菜品数量预测的依据之一，最大程度提高预测的准确性。

4、本发明通过双重预测模型对各类菜品所需数量进行预测，减少了食材浪费的现象，使火锅店的净收益有了明显的提升。