文档摘要：保障高校食堂早餐科学合理供应是一项重要的民生工程.基于校园一卡通系统的消费数据,对高校食堂早餐进行了统计分类,采用基于长短时记忆网络(LSTM)的改进模型对早餐供应展开了研究,并对早点、炒饭、面条、粥、豆浆5种常见早餐进行了分类预测.试验结果表明,改进的LSTM模型对5个类别预测的均方根误差(RMSE)平均值为2.19,平均绝对误差(MAE)平均值为3.42;与自回归移动平均模型(AR-AM)、循环神经网络(RNN)和门控循环单元(GRU)3个经典的时间序列模型相比,改进的LSTM模型表现最出色,具有较高的预测准确性和可靠性.
Abstract：Itisanimportantlivelihoodprojecttoensuringthescientificandreasonablesupplyofbreakfastinuniversitycanteens.Basedontheconsumptiondataofthecampusall-in-onecardsystem,thebreakfastintheuniversitycanteenisstatisticallyclassified,andthebreakfastsupplyisstudiedbyusinganimprovedmodelbasedontheLongShortMemoryNetwork(LSTM).Fivecommonbreakfasts,suchasbreakfast,friedrice,noodles,congee,andsoybeanmilk,areclassifiedandpredicted.Theexperimentalresultsshowthattheaveragerootmeansquareerror(RMSE)oftheimprovedLSTMmodelforpredictingfivecatego-riesis2.19,andtheaverageabsoluteerror(MAE)is3.42.Comparedwiththreeclassictimeseriesmod-els,suchasAutoregressiveMovingAverage(ARAM),RecurrentNeuralNetwork(RNN),andGatedRe-currentUnit(GRU),theimprovedLSTMmodelperformsthebest,withhighpredictionaccuracyandreli-ability,providinganeffectivepredictionmodelforuniversitycanteens.
作者：袁以铎Author：YUANYiduo
作者单位：滁州学院后勤管理与基建处,安徽滁州239000
刊名：长春工程学院学报（自然科学版）
Journal：JournalofChangchunInstituteofTechnology(NaturalScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 25(1)
分类号：TP399
关键词：高校食堂早餐 长短时记忆网络 校园一卡通
Keywords：universitycanteenbreakfast longshort-termmemory campusall-in-onecard
机标分类号：F426.61TP391P618.53
在线出版日期：2024年4月28日
基金项目：基于LSTM模型的高校食堂早餐供应预测研究[
期刊论文] 长春工程学院学报（自然科学版）--2024, 25(1)袁以铎保障高校食堂早餐科学合理供应是一项重要的民生工程.基于校园一卡通系统的消费数据,对高校食堂早餐进行了统计分类,采用基于长短时记忆网络(LSTM)的改进模型对早餐供应展开了研究,并对早点、炒饭、面条、粥、豆浆5种常见早...参考文献和引证文献
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关键词：高校食堂早餐,长短时记忆网络,校园一卡通,
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