基于改进BP神经网络的外卖订单预测研究

发布时间：2021-07-14 01:39

　　随着互联网行业的蓬勃发展,外卖行业也越发成熟,随之带来外卖行业间的竞争愈发激烈。对于外卖商家,特别是品牌连锁店铺来说,要增强自身品牌竞争力,就要根据分店的具体需求对各个分店科学调控,来提升服务质量,因此需要对各个分店的消费需求有准确的预测。对外卖订单数量的预测可以为品牌、为店铺、为外卖平台提供决策支持,使资源配置更加合理,达到提高消费者满意度的同时,合理节约生产成本。而BP神经网络可以自行学习输入和输出之间的关系,特别是在解决非线性问题方面具有突出的优势。为此,本文针对连锁商铺的外卖订单数量预测,建立了一种改进的BP神经网络模型,以此提升外卖订单数量预测的准确性,同时将BP神经网络和遗传算法结合,解决BP神经网络在收敛速度慢、容易陷入局部收敛的缺陷,具体工作如下:（1）结合连锁商铺运营模式和外卖订单影响因素相关的研究成果,对实际实验数据进行相关性分析,选取了影响连锁商铺外卖订单数量的主要影响因素。为了降低实验误差,加快训练速度,体现不同影响指标对外卖订单数量的影响程度,使用熵权法和灰色关联分析法,依据数据中蕴含的信息量和相关影响程度对指标数据进行组合加权。对各个店铺的订单数量使用ARI... 

【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２．１神经网络神经元模型??Ｆｉｇ．?２．１?Ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｎｅｕｒｏｎ?ｍｏｄｅｌ??

?基于改进ＢＰ神经网络ｈ外卖订单预测研究???（１）阀值函数：??／（ｖ）＝ｆＰ〇?（２－４）??ｌ〇，ｖ＜０??（２）分段线性函数??ｌ，ｖ＞ｌ?（２－５）??／（Ｖ）?＝?＜?Ｖ，＋１＞Ｖ＞－１??－ｌ，ｖ＜?－１??（３）?Ｓｉｇｍｏｉｄ?函数??／（Ｖ）?＝?１??（２＇６）??１?＋?ｅｘｐ（－ａｖ）??其中，ａ?参数。??为??２．２．３分类和学习规则??神经网络在不断的发展完善中，衍生出多种类型［４４］。??（１）从网络结构角度可分为单层前馈网络，多层前馈网络和递归网络。??单层前馈网络：网络的输入层信息直接传递到输出层中，这样的神经网络，称为单??层前馈神经网络。如图２．２所示。??義??源节点输入层?神经元输出层??图２．２单层神经元前馈网络??Ｆｉｇ．?２．２?Ｓｉｎｇｌｅ?ｎｅｕｒｏｎ?ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ?ｎｅｔｗｏｒｋ??－１０－??

?大连海事大学硕士学位论文???多层前馈网络：具有隐含层，输入层彳目息经过一■层或者多层隐含层到达输出层，上??一层的输出作为下一层的输入。如图２．３所不。??ｆ??输入层?：．隐含层?输出层??图２．３多层前馈网络??Ｆｉｇ．?２．３?Ｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ?ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄ?ｎｅｔｗｏｒｋ??递归网络：具有反馈环结构，当神经网络中存在非线性关系时，反馈环中的单位时??间延迟元素会导致非线性行为的出现。图２．４所示的是一种带有隐藏神经元的递归神经??网络。??；?：?Ｉ￣??：丄—￣＇－??致＃?Ｊ－－－＾??＾８畺可??单位时间延迟算子??图２．４有隐藏神经元的递归网络??Ｆｉｇ．?２．４?Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ?ｎｅｔｗｏｒｋｓ?ｗｉｔｈ?ｈｉｄｄｅｎ?ｎｅｕｒｏｎｓ??－１１?－??


本文编号：3283143