基于深度學(xué)習(xí)的餐飲外賣訂單預(yù)測模型
發(fā)布時間:2023-03-29 00:50
隨著生活節(jié)奏的加快,越來越多的人選擇網(wǎng)上訂餐。然而,送餐不準(zhǔn)時及送餐成本高是目前存在的問題。解決該問題對于餐廳、外賣平臺及客戶都大有裨益。訂單出現(xiàn)的動態(tài)性與高頻性是該問題難以解決的主要原因,預(yù)測外賣訂單信息可以解決該問題。預(yù)測是基于未來的餐飲外賣訂單與歷史的餐飲外賣訂單的關(guān)聯(lián)。由于訂單信息具有時間、客戶位置以及餐廳位置的信息,因此,這種關(guān)聯(lián)不僅僅涉及相同區(qū)域客戶位置(餐廳位置)的時空關(guān)聯(lián),還涉及到不同區(qū)域客戶位置(餐廳位置)的時空關(guān)聯(lián)。此外,還有客戶位置與餐廳位置的時空關(guān)聯(lián)。傳統(tǒng)的流量預(yù)測問題往往是通過時間序列的有關(guān)方法進(jìn)行宏觀的預(yù)測,無法滿足本文的預(yù)測要求;诖,本文提出了三種基于深度學(xué)習(xí)的餐飲外賣訂單預(yù)測模型。主要研究工作如下:首先,將客戶與餐廳進(jìn)行聚類劃分成客戶群與餐廳群,并尋找訂單出現(xiàn)在客戶群空間中的空間結(jié)構(gòu)聯(lián)系及出現(xiàn)在餐廳群空間中的空間結(jié)構(gòu)聯(lián)系。然后,將客戶群及餐廳群中的同時出現(xiàn)的訂單關(guān)聯(lián)起來構(gòu)成客戶-餐廳群空間,尋找到客戶-餐廳群空間中的空間結(jié)構(gòu)聯(lián)系。再者,在基于實際餐品配送的情況下,將時間劃分生時間片。再將三個空間按照時間片順序關(guān)聯(lián)起來,尋找到三個空間在時間序列上的聯(lián)系...
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 O2O餐飲外賣出現(xiàn)與發(fā)展
1.1.2 O2O餐飲外賣現(xiàn)存的問題、訂單預(yù)測的意義與難點
1.2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述
1.2.1 訂單預(yù)測上的研究
1.2.2 流量預(yù)測上的研究
1.3 相關(guān)理論與技術(shù)
1.3.1 時間序列
1.3.2 長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 外賣訂單預(yù)測問題定義與數(shù)據(jù)處理分析
2.1 外賣訂單預(yù)測問題定義
2.2 時間的劃分與分析
2.3 空間的劃分與分析
2.3.1 空間的劃分
2.3.2 空間內(nèi)的聯(lián)系與分析
2.4 時間-空間的關(guān)聯(lián)
2.5 外界信息考慮
3 外賣訂單預(yù)測模型
3.1 時間與三空間結(jié)合的LSTM-CNN模型(3STNet)
3.1.1 時空數(shù)據(jù)輸入
3.1.2 空間結(jié)構(gòu)關(guān)系
3.1.3 三空間整合
3.1.4 時間序列關(guān)系
3.1.5 外界信息結(jié)構(gòu)
3.2 時間與雙空間結(jié)合的LSTM-CNN模型(2STNet)
3.2.1 時空數(shù)據(jù)輸入
3.2.2 空間結(jié)構(gòu)關(guān)系
3.2.3 兩空間整合、時間序列聯(lián)系及外界信息結(jié)構(gòu)
3.3 時間與單空間結(jié)合的LSTM-CNN模型(1STNet)
4 實驗結(jié)果對比與分析
4.1 客戶-餐廳群訂單空間CR-
4.1.1 CR-1上單個客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果對比分析
4.1.2 CR-1上全部客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果對比分析
4.2 客戶-餐廳群訂單空間CR-
4.2.1 CR-2上單個客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果對比分析
4.2.2 CR-2上全部客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果對比分析
4.3 在CR-1空間與CR-2空間上預(yù)測結(jié)果對比
4.4 有無外界信息下的預(yù)測結(jié)果對比
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 輸入CR-1數(shù)據(jù)時單客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果
附錄B 輸入CR-2數(shù)據(jù)時單客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果
致謝
本文編號:3773647
【文章頁數(shù)】:67 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 O2O餐飲外賣出現(xiàn)與發(fā)展
1.1.2 O2O餐飲外賣現(xiàn)存的問題、訂單預(yù)測的意義與難點
1.2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述
1.2.1 訂單預(yù)測上的研究
1.2.2 流量預(yù)測上的研究
1.3 相關(guān)理論與技術(shù)
1.3.1 時間序列
1.3.2 長短時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
2 外賣訂單預(yù)測問題定義與數(shù)據(jù)處理分析
2.1 外賣訂單預(yù)測問題定義
2.2 時間的劃分與分析
2.3 空間的劃分與分析
2.3.1 空間的劃分
2.3.2 空間內(nèi)的聯(lián)系與分析
2.4 時間-空間的關(guān)聯(lián)
2.5 外界信息考慮
3 外賣訂單預(yù)測模型
3.1 時間與三空間結(jié)合的LSTM-CNN模型(3STNet)
3.1.1 時空數(shù)據(jù)輸入
3.1.2 空間結(jié)構(gòu)關(guān)系
3.1.3 三空間整合
3.1.4 時間序列關(guān)系
3.1.5 外界信息結(jié)構(gòu)
3.2 時間與雙空間結(jié)合的LSTM-CNN模型(2STNet)
3.2.1 時空數(shù)據(jù)輸入
3.2.2 空間結(jié)構(gòu)關(guān)系
3.2.3 兩空間整合、時間序列聯(lián)系及外界信息結(jié)構(gòu)
3.3 時間與單空間結(jié)合的LSTM-CNN模型(1STNet)
4 實驗結(jié)果對比與分析
4.1 客戶-餐廳群訂單空間CR-
4.1.1 CR-1上單個客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果對比分析
4.1.2 CR-1上全部客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果對比分析
4.2 客戶-餐廳群訂單空間CR-
4.2.1 CR-2上單個客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果對比分析
4.2.2 CR-2上全部客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果對比分析
4.3 在CR-1空間與CR-2空間上預(yù)測結(jié)果對比
4.4 有無外界信息下的預(yù)測結(jié)果對比
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄A 輸入CR-1數(shù)據(jù)時單客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果
附錄B 輸入CR-2數(shù)據(jù)時單客戶-餐廳群訂單預(yù)測結(jié)果
致謝
本文編號:3773647
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