[发明专利]一种基于数据挖掘的餐厅客流量预测方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201811197497.5 | 申请日： | 2018-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN109272365A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 张小波;杨森彬 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/12 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据挖掘的餐厅客流量预测方法通过获取待预测时间段相关数据；将所述待预测时间段相关数据作为输入量通过线性回归算法得到第一初级预测结果；将所述待预测时间段相关数据作为输入量通过随机森林算法得到第二初级预测结果；根据随机森林算法得分权重与线性回归算法得分权重，对所述第一初级预测结果与所述第二初级预测结果进行加权平均，得到第三初级预测结果；将所述第一初级预测结果、所述第二初级预测结果及所述第三初级预测结果作为输入量通过次级学习器，得到最终预测结果，本发明提升了决策准确度，提高了效率，解决了信息滞后的问题。本发明还提供了一种具有上述优点的装置、设备及计算机可读存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 预测结果 时间段 输入量 线性回归算法 客流量预测 数据挖掘 随机森林 算法 预测 计算机可读存储介质 餐厅 装置及设备 加权平均 准确度 学习器 滞后 决策 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据挖掘的餐厅客流量预测方法，其特征在于，包括：获取待预测时间段相关数据；将所述待预测时间段相关数据作为输入量通过线性回归算法得到第一初级预测结果；将所述待预测时间段相关数据作为输入量通过随机森林算法得到第二初级预测结果；根据随机森林算法得分权重与线性回归算法得分权重，对所述第一初级预测结果与所述第二初级预测结果进行加权平均，得到第三初级预测结果；其中，所述随机森林算法得分权重与所述线性回归算法得分权重为通过对训练数据集训练学习得到的得分权重；将所述第一初级预测结果、所述第二初级预测结果及所述第三初级预测结果作为输入量通过次级学习器，得到餐厅客流量的最终预测结果。
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