基于SARIMAX和Apriori的菜品销量预测与关联性分析
Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v7i12.16415
Abstract
为了降本增效以让餐厅获得更多的收益，刻画客户的膳食特征并对菜品的销量预测来筛选合适的菜品对于餐饮企业有着重大的意义。基于某餐厅的销售订单数据，提出基于SARIMAX（季节自回归移动移动平均模型）的特定菜品销量预测方法，建立了基于Apriori 算法的不同菜品的关联性分析。通过使用某餐厅六个月的订单数据，训练模型并预测了其中三个最大众的菜：红烧肉，黄韭小炒和米饭的销量。最终通过分析预测销量和实际销量的均方根误差（RMSE）、均方误差（MSE）得出训练模型的预测度。模型预测红烧肉，黄韭小炒，米饭三个菜品的销量的均方根误差分别为4.12，3.29，62.70；三个菜品的均方误差分别为16.99，10.80，3930.7。同时，基于Apriori算法，对销售订单的菜品建立关联规则，得到了20个高度相关的菜品关联关系，便于商家制定合适的套餐吸引顾客购买。
Keywords
SARIMAX；时间序列；菜品预测；Apriori
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