一种基于大数据的学生智能管理系统的制作方法

本发明涉及一种学生管理系统，具体涉及一种基于大数据的学生智能管理系统。

背景技术：

学生正处在身体成长期，全身各部分器官逐渐发育成熟，代谢旺盛，又活泼好动，其活动量高于任何年龄组。这时期也是思维能力活跃、记忆力最强的时期，其学习任务十分繁重，要面临各种各样的考试。是长身体、长知识的要害时刻，他们的大脑皮层长期处于高度紧张之中，所以学生的营养状况必须十分重视。许多事实表明，营养对青少年不仅对体型、机能，而且对智力、情绪都产生深远的影响。现在越来越多的学生选择住校学习，因此需要在学校里解决三餐的问题，而学生数量众多，口味不一，菜单的选择十分的重要，同时由于上下课时间较为集中，学生就餐的时间也相对统一，导致了就餐时间内，食堂的学生数量暴增，管理难度很大，存在很大的安全隐患，因此需要根据学生的需要对学生的三餐进行管理调控，保证学生的健康与安全。

技术实现要素：

为了解决上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于大数据的学生智能管理系统。

本发明所要解决的技术问题为：

(1)如何根据学生喜好对菜品进行调整；

(2)如何引导学生错峰就餐；

(3)如何管理学生的饮食习惯。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的学生智能管理系统，包括学生端子系统、服务器、食堂端子系统，所述食堂端子系统、学生端子系统均与服务器通过无线网络进行连接，每个学生配备有一个学生端子系统，所述学生端子系统包括定位模块、健康管理模块、显示模块、通信模块和食堂展示模块，其中，所述健康管理模块用于监控学生的饮食，给出饮食建议；所述食堂展示模块用于获取各个食堂的菜品的挂牌售价和实际售价以及特色菜品；

所述服务器包括通信模块、就餐引导模块、数据存储模块、菜单调节模块和交易记录模块，其中，所述就餐引导模块用于分流用餐人群，选择参加优惠的菜品，所述菜单调节模块用于分析各个菜品的销售情况，并给出热卖菜品和特色菜品以及各个菜品的次日预计销售量，所述交易记录模块用于记录消费信息；

每个食堂配有一个食堂端子系统，所述食堂端子系统包括显示模块、通信模块、菜单输入模块，其中，所述菜单输入模块用于输入食堂的最大就餐人数和菜单内各个菜品的名称、建议售价、配料表、供应量；

所述服务器的工作步骤如下：

步骤一、食堂的工作人员通过菜单输入模块将各个菜品的名称、建议售价、供应量、配料表和营养物质对照表通过食堂端子系统的通信模块传输至数据存储模块进行存储；

步骤二、学生食堂消费后，所述交易记录模块获取含有学生姓名、交易时间、菜品名称和购买数量的消费信息，并将数据存储在数据存储模块中；

步骤三、所述菜单调节模块根据消费信息统计各个食堂的菜品每天的销售量，并计算出菜品的消化率s，统计连续三次购买相同菜品的人数和平均每日购买该菜品的人数，并计算两者的比值作为回购率，按消化率s和回购率分别对各个食堂的菜品进行排名，若消化率s相同，则供应量大的排名靠前，若回购率相同，则供应量大的排名靠前，将消化率s前十的菜品作为热卖菜品，将回购率前十的菜品作为特色菜品，若菜品同时为热卖菜品和特色菜品，则将该菜品作为每日都会供应的常驻菜，热卖菜品和特色菜品连续销售不超过五天，其他菜品连续销售不超过两天；若菜品的消化率s为100％，则将菜品的次日预计销售量定为当日供应量的105％，若菜品的消化率s不小于50％且小于100％，则将菜品的次日预计销售量定为当日供应量的90％，若菜品的消化率s小于50％，则将菜品的次日预计销售量定为当日供应量的70％；

步骤四、所述就餐引导模块将6：00-8：00，11：00-13：00，18：00-20：00这三个时间段以每十五分钟为一个区间，在区间开始前五分钟，通过定位模块获取各食堂内学生端子系统的数量作为实时就餐人数，并分别计算区间开始前各食堂的实时就餐人数与最大就餐人数的比值t，作为餐厅下个区间的就餐情况，统计同一区间内各食堂的t值，若所有食堂的t值均小于0.8，则所有食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价p与建议售价相同，若所有食堂的t值均大于1.5，则所有食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价若所有食堂中既有t小于0.8的食堂，同时又有t大于1.5的食堂,则所有t大于1.5的食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价所有0.8<t<1.5的食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价p与建议售价相同，所有t小于0.8的食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价其中p0为建议售价，k1和k2为涨价系数，k3为降价系数，且k1大于k2，k2至少为k3的两倍；

步骤五、所述就餐引导模块统计各个食堂t大于1的区间，再统计各个食堂在经过三个t大于1的区间后的各菜品的消化率s，若菜品的消化率s小于60％，则将菜品在该时间段内剩余的区间的实际售价q＝p-[(0.6-s)p]。

进一步的，所述就餐引导模块在区间开始前四分钟更新食堂所有菜品在下个区间的挂牌售价和实际售价。

进一步的，在学生登录学生端子系统时，所述食堂展示模块获取当前区间各食堂的t值，并选择t值小于0.8的食堂作为推荐食堂，并从服务器获取推荐食堂的特色菜品和热卖菜品，同时食堂展示模块从服务器中下载各个食堂的菜品最新的挂牌售价和实际售价。

进一步的，所述健康管理模块从服务器中获取学生一天的消费信息，根据菜品的配料表和营养物质对照表得到碳水化合物、蛋白质和维生素的摄入量作为每日摄入量，并记录学生近三个月内的每日摄入量，并将数据存储在健康管理模块内的存储单元中。

进一步的，所述健康管理模块获取近30天的消费信息，并根据消费信息中的交易时间作为每日三餐的就餐时间，并统计就餐时间对应的各个区间，得到每个时间段内就餐次数最多的区间，作为习惯用餐区间，当超过习惯用餐区间且没有产生消费信息时，推送消息提醒学生准时就餐，同时健康管理模块根据消费信息将30天内购买的菜品按照购买的次数从多至少进行排序，选择前十个菜品作为备选组，并从服务器获取当日所有菜品的名称，筛选出备选组中含有的菜品，作为推荐菜品，再从服务器中获取推荐菜品的实际售价、挂牌售价和菜品的消化率，并推送消息给用户。

本发明的有益效果：

(1)菜单调节模块能够根据学生对菜品的接受程度调节菜品的供应量，能保证菜品新鲜也能防止菜品浪费，同时选出最受喜爱的菜品作为常驻菜，不受欢迎的菜尽快下架，保证菜品的丰富性，进而提升学生对食堂的满意程度。

(2)就餐引导模块对菜品的售价进行实时的调控，在人多的区间内，价格小幅上涨，在人少的区间内，价格下降，通过价格变化对学生就餐时间和餐厅的选择进行引流，防止就餐时间和地点过于集中，避免产生安全隐患，同时提升就餐体验。

(3)健康管理模块能够根据学生的就餐习惯，监控学生各类物质的摄入量，分析出学生的用餐习惯，提醒学生准时就餐，并根据学生的喜好进行个性化推荐。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本实施例提供了一种基于大数据的学生智能管理系统，包括学生端子系统、服务器、食堂端子系统，食堂端子系统、学生端子系统均与服务器通过无线网络进行连接，每个学生配备有一个学生端子系统，如安装客户端app后的手机或与预制该系统软件的智能穿戴设备，学生端子系统包括定位模块、健康管理模块、显示模块、通信模块和食堂展示模块，其中，健康管理模块用于监控学生的饮食，给出饮食建议；食堂展示模块用于获取各个食堂的菜品的挂牌售价和实际售价以及特色菜品；

服务器包括通信模块、就餐引导模块、数据存储模块、菜单调节模块和交易记录模块，其中，就餐引导模块用于分流用餐人群，选择参加优惠的菜品，菜单调节模块用于分析各个菜品的销售情况，并给出热卖菜品和特色菜品以及各个菜品的次日预计销售量，交易记录模块用于记录消费信息；

每个食堂配有一个食堂端子系统，食堂端子系统包括显示模块、通信模块、菜单输入模块，其中，菜单输入模块用于输入食堂的最大就餐人数和菜单内各个菜品的名称、建议售价、配料表、供应量；

服务器的工作步骤如下：

步骤一、食堂的工作人员通过菜单输入模块将各个菜品的名称、建议售价、供应量、配料表和营养物质对照表通过食堂端子系统的通信模块传输至数据存储模块进行存储；

步骤二、学生食堂消费后，交易记录模块获取含有学生姓名、交易时间、菜品名称和购买数量的消费信息，并将数据存储在数据存储模块中；

步骤三、菜单调节模块根据消费信息统计各个食堂的菜品每天的销售量，可根据公式计算出菜品的消化率s，统计连续三次购买相同菜品的人数和平均每日购买该菜品的人数，并计算两者的比值作为回购率，如一周内，菜品上架的时间为周一、周二、周五和周六，则周一、周二和周五均购买则算连续三次购买，周一、周五和周六均购买则不算连续三次购买，按消化率s和回购率分别对各个食堂的菜品进行排名，若消化率s相同，则供应量大的排名靠前，若回购率相同，则供应量大的排名靠前，将消化率s前十的菜品作为热卖菜品，消化率越大，说明菜品买的越好，受学生喜爱，将回购率前十的菜品作为特色菜品，回购率越高，说明菜品的品质较好，同时品质较为稳定，若菜品同时为热卖菜品和特色菜品，则将该菜品作为每日都会供应的常驻菜，能够保证销售量，热卖菜品和特色菜品连续销售不超过五天，更新菜单能够保证菜品的丰富度，提高学生的就餐体验，其他菜品连续销售不超过两天；学生反响一般的菜品需要更加频繁的更换，以适应学生的需求，提高用餐体验，若菜品的消化率s为100％，说明菜品十分受欢迎，供应量不足，则将菜品的次日预计销售量定为当日供应量的105％，小幅增加供应量，连续几天后，菜品的消化率会趋于稳定，若菜品的消化率s不小于50％且小于100％，则将菜品的次日预计销售量定为当日供应量的90％，说明菜品有少量剩余，可小幅减少供应量，以避免菜品浪费，若菜品的消化率s小于50％，说明学生接受程度较低，需要大幅缩减菜品的供应量，避免浪费，则将菜品的次日预计销售量定为当日供应量的70％；

步骤四、就餐引导模块将6：00-8：00，11：00-13：00，18：00-20：00这三个时间段以每十五分钟为一个区间，在区间开始前五分钟，通过定位模块获取学生的位置信息，并对比食堂的位置信息，与食堂位置相同的学生可视为就餐人员，进而获取各食堂内学生端子系统的数量作为实时就餐人数，并分别计算区间开始前各食堂的实时就餐人数与最大就餐人数的比值t，作为餐厅下个区间的就餐情况，t值越大，说明同时就餐的人数越多，如采集到食堂某一区间开始前有200个与食堂位置相同的学生端子系统的位置信息，则实时就餐人数可视为200，若该食堂设计的最大就餐人数为100，则t的值为2，统计同一区间内各食堂的t值，若所有食堂的t值均小于0.8，则所有食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价p与建议售价相同，若所有食堂的t值均大于1.5，则所有食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价若所有食堂中既有t小于0.8的食堂，同时又有t大于1.5的食堂,则所有t大于1.5的食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价所有0.8<t<1.5的食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价p与建议售价相同，所有t小于0.8的食堂在下个区间内的菜品的挂牌售价其中p0为建议售价，k1和k2为涨价系数，k3为降价系数，且k1大于k2，k2至少为k3的两倍；表示挂牌售价与食堂的就餐情况有关，若所有食堂都较为空闲，表示并不普遍的就餐时间，没有人流量过大的压力，此时建议售价和挂牌售价相等，若所有食堂的都有较大的人流量压力，可根据压力情况的小幅提升售价，将学生引向别的时间用餐；若有的食堂压力大，有的食堂压力小，则需通过设置不同的打折促销幅度，来将学生引向别的食堂，压力较高的食堂略微涨价，压力较小的食堂根据压力大小选择保持原价或是打折促销。

步骤五、就餐引导模块统计各个食堂t大于1的区间，再统计各个食堂在经过三个t大于1的区间后的各菜品的消化率s，三个t大于1的区间后，经过了就餐高峰，若菜品的消化率s小于60％，则将菜品在该时间段内剩余的区间的实际售价q＝p-[(0.6-s)p]，同一食堂内，也会存在不同菜品销售情况差距，为了保证尽可能的销售完所有菜品，可对销售情况较差的菜品在高峰期后进行打折，销售量越少，打折幅度越大。

就餐引导模块在区间开始前四分钟更新食堂所有菜品在下个区间的挂牌售价和实际售价。

在学生登录学生端子系统时，食堂展示模块获取当前区间各食堂的t值，并选择t值小于0.8的食堂作为推荐食堂，并从服务器获取推荐食堂的特色菜品和热卖菜品，同时食堂展示模块从服务器中下载各个食堂的菜品最新的挂牌售价和实际售价。给学生展示人流压力较小的食堂的最受欢迎的菜品及其售价，方便学生选择。

健康管理模块从服务器中获取学生一天的消费信息，根据菜品的配料表和营养物质对照表得到碳水化合物、蛋白质和维生素的摄入量作为每日摄入量，并记录学生近三个月内的每日摄入量，并将数据存储在健康管理模块内的存储单元中，通过消费信息获得饮食数据，进而获得各种营养物质的摄入量，并对数据进行保存，方便学生管理饮食。

健康管理模块获取近30天的消费信息，并根据消费信息中的交易时间作为每日三餐的就餐时间，并统计就餐时间对应的各个区间，得到每个时间段内就餐次数最多的区间，作为习惯用餐区间，当超过习惯用餐区间且没有产生消费信息时，推送消息提醒学生准时就餐，同时健康管理模块根据消费信息将30天内购买的菜品按照购买的次数从多至少进行排序，选择前十个菜品作为备选组，并从服务器获取当日所有菜品的名称，筛选出备选组中含有的菜品，作为推荐菜品，再从服务器中获取推荐菜品的实际售价、挂牌售价和菜品的消化率，并推送消息给用户。能够根据消费信息分析出学生喜欢的餐点和习惯的就餐时间，并提醒用户就餐，同时根据喜好筛选出用户可能喜欢的菜品信息，方便学生挑选，同时有利于学生养成良好的饮食习惯。

本实施例在工作过程中，菜单调节模块能够根据学生对菜品的接受程度调节菜品的供应量，能保证菜品新鲜也能防止菜品浪费，同时选出最受喜爱的菜品作为常驻菜，不受欢迎的菜尽快下架，保证菜品的丰富性，进而提升学生对食堂的满意程度。就餐引导模块对菜品的售价进行实时的调控，在人多的区间内，价格小幅上涨，在人少的区间内，价格下降，通过价格变化对学生就餐时间和餐厅的选择进行引流，防止就餐时间和地点过于集中，避免产生安全隐患，同时提升就餐体验。健康管理模块能够根据学生的就餐习惯，监控学生各类物质的摄入量，分析出学生的用餐习惯，提醒学生准时就餐，并根据学生的喜好进行个性化推荐。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。