典型文献
基于灰色预测和BP神经网络的高校食堂客流量预测与调度——以华北电力大学为例
文献摘要：
在当前疫情防控背景下,高校复学对公共区域的人流量预测和调控有着更高要求.以高校食堂为例,预测就餐时期客流量,既有利于食堂人员的合理调度安排,降低了人群密集带来的潜在病毒传播风险,也可针对食堂客流量分布情况提供分时分批服务,减少餐饮浪费,厉行勤俭节约,同时还有助于缓解就餐高峰时期排队拥挤的现状,改善用餐体验,提升就餐效率.基于实地调研得到的食堂客流量数据,将灰色理论、神经网络技术研究与客流量信息预测研究紧密结合,以期能适应客流量的非线性特征,优化预测模型的性能并提高预测模型的精度,并将结果用以计算客流密度,指导窗口开放.通过对结果进行综合因子分析,优中选优,建立了适用于校园多食堂的渐变色客流量预测模型.
文献关键词：
M/M/1排队模型;客流量预测;灰色预测;BP神经网络;因子分析;渐变色
中图分类号：
作者姓名：
严安;杨雨琪;蒋鑫阳;莫寒翔;段博雅
作者机构：
华北电力大学经济与管理学院,北京 102200;华北电力大学电气与电子工程学院,北京 102200;华北电力大学体育教学部,北京 102200
文献出处：
引用格式：
[1]严安;杨雨琪;蒋鑫阳;莫寒翔;段博雅-.基于灰色预测和BP神经网络的高校食堂客流量预测与调度——以华北电力大学为例)[J].自动化应用,2022(03):56-59
A类：
堂客
B类：
灰色预测,高校食堂,客流量预测,华北电力大学,疫情防控背景,高校复学,公共区域,人流量,就餐,病毒传播,传播风险,客流量分布,分批,餐饮浪费,厉行,勤俭节约,拥挤,善用,用餐,流量数据,灰色理论,神经网络技术,信息预测,预测研究,非线性特征,客流密度,中选优,渐变色,流量预测模型,排队模型
AB值：
0.30332
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