技術(shù)特征：

1.一種餐飲備料預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種餐飲備料預測方法，其特征在于，所述通過預測模型對下一階段的訂單量進行預測的方法為：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種餐飲備料預測方法，其特征在于，所述分別獲取第一時間粒度、第二時間粒度和第三時間粒度的粒度參與度π1、π2和π3的方法為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種餐飲備料預測方法，其特征在于，所述獲取訂單影響因素參數(shù)的方法為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種餐飲備料預測方法，其特征在于，所述第二調(diào)節(jié)系數(shù)β的獲取方法為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種餐飲備料預測方法，其特征在于，基于所述和所述訂單影響因素參數(shù)獲取所述粒度參與度的方法為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種餐飲備料預測方法，其特征在于，所述獲取最終訂單預測結(jié)果的方法為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種餐飲備料預測方法，其特征在于，所述第一時間粒度為天，所述第二時間粒度為周，所述第三時間粒度為月。

9.一種餐飲備料預測系統(tǒng)，應(yīng)用于權(quán)利要求1-8任意一項所述的一種餐飲備料預測方法，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種餐飲備料預測方法及系統(tǒng)，涉及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訂單數(shù)據(jù)預測技術(shù)領(lǐng)域，目的是通過局部和全局融合更準確全面進行菜品訂單預測以進行更好的餐飲備料，包括基于第一時間粒度通過預測模型對下一階段的訂單量進行預測；基于第二時間粒度通過預測模型對下一階段的訂單量進行預測；基于第三時間粒度通過預測模型對下一階段的訂單量進行預測；分別獲取第一時間粒度、第二時間粒度和第三時間粒度的粒度參與度；獲取最終訂單預測結(jié)果，并根據(jù)最終訂單預測結(jié)果獲取備料數(shù)值，本發(fā)明具有融合全局預測和局部預測的優(yōu)點并保留盡可能多外在因素影響以得到更精準預測結(jié)果，實現(xiàn)準確餐飲備料的優(yōu)點。

技術(shù)研發(fā)人員：丁宇,程利,趙紅波
受保護的技術(shù)使用者：成都云智慧企業(yè)管理咨詢有限責任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2