由于近几年大数据和机器学习的火热,也带动传统企业向数据驱动这方面转型,在餐饮业,存在着大量的历史消费数据未被科学的利用,为了能够让数据说话,通过对餐饮消费数据的分析,为了减少采购菜品的浪费和保持菜品的新鲜度,现提出一种基于LSTM模型的菜品销量预测方法。利用近几年的消费数据,结合深度学习框架(Tensor Flow)对未来的菜品销量进行预测,结果显示该模型针对时间序列数据能够很好地拟合实验数据,预测精确度符合实际需求。
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