餐厅预定O-L预测模型与营运策略的改进

• 作者: 何晓燕 姚学香 杨晓菊 沈田軻 田镇滔
• 来源期刊: 成都工业学院学报
• 学科: 数学
• 关键词: 预定O-L预测模型 BP神经网络 灰色预测 策略改进 客流量分析
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与计算科学
• 页码范围: 53-55
• 页数: 3页
• 分类号: O159
• 字数: 3046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13542/j.cnki.51-1747/tn.2016.02.015

摘要

针对餐厅预定超额与不足问题，基于BP神经网络模型和灰色预测模型GM（1，n），建立餐厅超额预定与预定不足（O-L）预测模型。借助GM（1，n）模型对影响因素进行评估，通过考虑价格、就餐满意强度、时间段、等待时间、厨师效率和餐厅容量等6个因素，分析各因素的作用程度和机会成本，对边际收益最高的因素进行改进。让商家在改进经营策略时找到侧重方向，帮助餐厅及时调整经营方式和策略，在不损失顾客的前提下获得最大利润。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田镇滔	四川师范大学数学与软件科学学院	1	0	0.0	0.0
2	何晓燕	四川师范大学数学与软件科学学院	1	0	0.0	0.0
3	姚学香	四川师范大学数学与软件科学学院	1	0	0.0	0.0
4	杨晓菊	四川师范大学数学与软件科学学院	1	0	0.0	0.0
5	沈田軻	四川师范大学数学与软件科学学院	1	0	0.0	0.0