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Use of artificial neural networks to determine the daily number of meals served by a university cafeteria

机译:使用人工神经网络确定大学食堂每天提供的饭菜数量

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摘要

OBJETIVO: Construir uma rede neural artificial para auxiliar os gestores de restaurantes universitários na previsão de refeições diárias. MÉTODOS: O estudo foi desenvolvido a partir do levantamento de oito variáveis que influenciam o número de refeições diárias servidas no restaurante universitário. Utiliza-se o algoritmo de treinamento Backpropagation. Os resultados por meio da rede são comparados com os da série estudada e com resultados da estimação por média aritmética simples. RESULTADOS: A rede proposta acompanha as inúmeras alterações que ocorrem no número de refeições diárias do restaurante universitário. em 73% dos dias analisados, o método das redes neurais artificiais apresenta uma taxa de acerto maior do que o método da média aritmética simples. CONCLUSÃO: A rede neural artificial mostrou-se mais adequada para a previsão do número de refeições do que a metodologia de média simples ou quando a decisão do número de refeições é feita de forma subjetiva, sem critérios científicos.
机译:目的:建立一个人工神经网络,以协助大学饭店经理预测每日用餐人数。方法:该研究是通过对八个变量的调查而开发的,这些变量影响着大学餐厅每天提供的饭菜数量。使用反向传播训练算法。将通过网络得出的结果与所研究系列的结果进行比较,并与通过简单算术平均值得出的估计结果进行比较。结果:拟议的网络遵循了大学餐厅的每日用餐数量发生的众多变化。在73%的分析日内,人工神经网络方法的命中率高于简单算术平均方法。结论:事实证明,与简单的平均方法相比,或者在没有科学标准的情况下主观决定餐食数量的情况下,人工神经网络更适合于预测餐食数量。

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