【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及信息智能管理，具體為一種基于人工智能的信息智能管理方法及系統。
技術介紹
1、隨著城市化和工業化的進一步延伸，在市區及其周邊區域的工業園區也越來越多，為了保障園區職工的就餐需求，園區內通常還設置有園區食堂。
2、在下雨時，由于外賣的送達會受到較大的影響，若是外賣不能及時送到時，大量園區員工會轉向食堂就餐，此時，食堂的準備菜可能會不夠，這可能會導致部分園區職工中午難以及時就餐，但是如果食堂較往常增加備餐量，則又存在就餐人數可能較少，部分餐品未能及時售出，產生浪費，進而產生運營風險。
3、隨著人工智能技術的發展和應用，數據分析和處理的手段也越來越全面，為了解決上述問題，本專利技術提供了一種基于人工智能的信息智能管理方法及系統。
技術實現思路
1、（一）解決的技術問題
2、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于人工智能的信息智能管理方法及系統，對食堂交易額進行預測，若預測獲取的食堂交易額的增量超過預期，則向外發出通信；預測并生成當前的園區食堂的菜品安排方案，將該菜品安排方案發送至食堂管理端；對當前預測周期內的剩余的菜品進行預測，發出補充通知，預測在就餐結束時各個非待增加菜品的預測剩余量；對可能存在剩余量的非待增加菜品進行評估，依據菜品評價系數cpx為非待增加菜品匹配的對應的折扣策略，解決了
技術介紹
中的問題。
3、（二）技術方案
4、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：
5、一種基于
6、獲取當前的天氣數據，若當前處于持續降雨狀態，則獲取當前每小時內的降雨量，生成平均降雨量pr；獲取當前條件下的行駛可視度xd；在平均降雨量pr超過預設的降雨量閾值時，獲取降雨區域內的交通堵塞數據，并識別出車輛的平均行駛速度，將該速度與在天氣良好的條件下的速度進行對比，將該比值確定為速度比sd；匯總平均降雨量pr、行駛可視度xd及速度比sd，建立天氣條件數據集；
7、在接收到預警信息后，使用訓練后的食堂就餐模型對食堂交易額進行預測，若預測獲取的食堂交易額的增量超過預期，則向外發出請求信息；若未超過，則增加部分菜品的供應量；
8、在接收到請求信息后，獲取園區食堂的職工歷史就餐記錄，并結合各個園區職工的就餐數據，使用訓練后的菜品分配預測模型，預測并生成當前的園區食堂的菜品安排方案，將該菜品安排方案發送至食堂管理端；
9、獲取并執行菜品安排方案后，使用訓練后的點菜預測模型，對當前預測周期內的剩余的菜品進行預測，待增加菜品的剩余比例低于預期，則發出補充通知，預測在就餐結束時各個非待增加菜品的預測剩余量；
10、對可能存在剩余量的非待增加菜品進行評估，生成菜品評價系數cpx，依據菜品評價系數cpx為非待增加菜品匹配的對應的折扣策略，并依據折扣策略的執行效果選擇應對方式，在下一個運營日內分別對非待增加菜品及待增加菜品進行處理。
11、進一步的，由天氣條件數據集生成降雨系數jxs，其中，降雨系數jxs的生成方式如下：將平均降雨量pr、行駛可視度xd及速度比sd做無量綱處理后，依照如下公式：
12、
13、權重系數：，，且；若降雨系數jxs高于預設的條件閾值時，則向食堂管理端發出預警信息。
14、進一步的，在食堂管理端接收到預警信息后，獲取最近一年內的天氣數據，獲取園區食堂內的就餐數據，并從就餐數據中分離出園區食堂每日的總交易額ze；匯總園區食堂的就餐記錄及對應的天氣數據，使用神經卷積模型，在訓練和測試后，建立并生成食堂就餐模型；在當前降雨的條件下，使用食堂就餐模型對總交易額ze進行預測，獲取預測交易額。
15、進一步的，獲取前一個食堂運營日內的總交易額ze，若預測交易額高于總交易額ze，且兩者的差值高于預設的增量閾值，則向外部發出請求信息；若未超過，則從食堂的就餐記錄中獲取銷量最高的前若干個菜品，將其確定為待增加菜品；在確定出待增加菜品后，能夠確保園區食堂的菜品的充分供應量；在食堂管理端接收到請求信息后，增加園區食堂當前的待增加菜品的供應量，使該供應增加量和上述差值相適應。
16、進一步的，在接收到請求信息后，從園區食堂的就餐記錄中查詢獲取最近一個記錄周期內，所有園區職工的就餐數據，形成職工歷史就餐記錄；接收到預警信息后，從歷史就餐記錄中獲取各個園區職工在當前的天氣條件下去園區食堂的概率，生成就餐概率；
17、從職工歷史就餐記錄中獲取各個園區職工的菜品偏好及就餐概率，匯總后建立就餐數據集；使用神經卷積模型，在使用就餐數據集中的部分數據進行訓練和測試后，生成并輸出菜品分配預測模型；以當前的天氣條件、園區職工的菜品偏好及就餐概率作為輸入，使用菜品分配預測模型對園區食堂當天菜品安排進行預測分析，在迭代后生成園區食堂的菜品安排方案。
18、進一步的，在食堂管理端接收菜品安排方案后并執行該方案，在園區食堂進入就餐時間段后，獲取進入園區食堂就餐的園區職工的身份信息及當前的人流量信息；使用神經卷積模型，結合以上信息在訓練和測試后，生成點菜預測模型，并設置若干個連續的預測周期；
19、在當前的預測周期內，使用點菜預測模型對園區食堂內下一個預測周期內剩余菜品進行預測，并獲取預測結果；若下一個預測周期內待增加菜品的剩余比例低于預設的第一比例閾值，則發出菜品補充通知。
20、進一步的，在園區食堂內的就餐人次超過預設的人次閾值時，獲取當前預測周期內園區食堂內各個非待增加菜品的剩余比例，若該剩余比例高于預設的第二比例閾值，則結合園區食堂內當前的就餐數據，由訓練后的點菜預測模型對園區食堂就餐結束時，食堂內非待增加菜品的剩余量進行預測，生成各個非待增加菜品的預測剩余量。
21、進一步的，獲取各個非待增加菜品的預測剩余量，對各個非待增加菜品的進行評估，生成菜品評價系數cpx；獲取菜品評價系數cpx，依據菜品評價系數cpx的分布匹配對應的折扣策略；為非待增加菜品執行折扣策略；在當前就餐時間結束后，若非待增加菜品仍有剩余，則在下一個運營日增加折扣力度；若待增加菜品仍有剩余，則減少準備量。
22、進一步的，所述菜品評價系數cpx獲取方式如下：獲取各個非待增加菜品的菜品價格cj及菜品量cv，以及該菜品當天的銷量，由該銷量生成菜品銷量xw；在對上述參數進行無量綱處理后，依照如下公式：
23、
24、其中，參數意義為：為價格因子，為菜量因子，，
25、為銷量因子，。
26、一種基于人工智能的信息智能管理系統，包括：
27、監控單元，在園區食堂處于運營日時，若外部天氣處于降雨狀態，對天氣條件進行監測，由監測結果建立天氣條件數據集并進本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：包括，
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
6.根據權利要求5所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
7.根據權利要求6所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
8.根據權利要求7所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
9.根據權利要求8所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
10.一種基于人工智能的信息智能管理系統，其特征在于：包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：包括，
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
3.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
5.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的信息智能管理方法，其特征在于：
...【專利技術屬性】
技術研發人員：陳旭，牛大軍，梁振兵，崔世杰，盧肖肖，徐可，張超，
申請(專利權)人：深圳比特耐特信息技術股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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