餐厅预定O-L预测模型与营运策略的改进

针对餐厅预定超额与不足问题,基于BP神经网络模型和灰色预测模型GM(1,n),建立餐厅超额预定与预定不足(OL)预测模型。借助GM(1,n)模型对影响因素进行评估,通过考虑价格、就餐满意强度、时间段、等待时间、厨师效率和餐厅容量等6个因素,分析各因素的作用程度和机会成本,对边际收益最高的因素进行改进。让商家在改进经营策略时找到侧重方向,帮助餐厅及时调整经营方式和策略,在不损失顾客的前提下获得最大利润。