小型餐饮选址中多源数据融合空间网格的神经网络模型  

作　　者：胡蝶 曾婧 崔海波 王盛 吕顺营 何渡[2] 

机构地区：[1]湖北大学计算机与信息工程学院 [2]湖北省科技信息研究院

出　　处：《中国科技信息》2021年第11期106-110,共5页China Science and Technology Information

基　　金：湖北省教育厅重点项目(D20201006);湖北省自科基金面上(2019CFB757)。

摘　　要：店铺选址对于餐饮企业的生存和发展具有决定性的作用。传统选址方法存在着较强的主观性,不适用于小型餐饮店铺。文中提出了一种针对小型餐饮店铺选址的神经网络模型,通过空间网格计算融合出租车GPS轨迹数据、城市POI兴趣点、美团商家评论等多源异构数据,基于餐饮选址影响因子指标体系构建了餐饮选址特征向量空间矩阵,最后采用优化的神经网络对特征向量空间矩阵进行学习建模。文中实验以武汉市武昌区为研究范围,使用历史数据集学习建模及实验验证,结果表明选址模型的调和平均值较传统方法明显提高,预测准确性获得了较大提升,文中模型具有较强适用性。文中模型为小型餐饮店铺的选址提供了一种准确有效的解决方案。

关 键 词：神经网络模型 武汉市武昌区 多源数据融合 空间网格 调和平均值 预测准确性 多源异构数据 选址方法 

分 类 号：F719.3[经济管理—产业经济] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]