技术特征：
技术总结
本发明公开了一种餐厅预估快速上菜的方法、装置及存储介质，获取多个场景的历史服务数据，并对所述服务数据预处理，以分别建立所有场景的场景参数库；构建不同场景的参数库，并基于该不同场景的参数库分别按照顾客最终上菜菜单相似度进行区间聚类，将不同场景分配至不同的区间类；在不同的就餐时间段内进行时间区间的聚类，提取上菜菜单预测就餐时间段内的上菜菜单数据，输入BP神经网络进行非线性拟合，以获得区间类中的上菜菜单预测就餐时间段的预测模型，完成对所述BP神经网络的训练；对不同场景的预测结果设置不同权重，并对上菜菜单的菜品预测加权得到最终菜单预测结果；以此通过点菜环节的协调控制缩短上菜速度。
技术研发人员：梁志鹏
受保护的技术使用者：梁志鹏
技术研发日：2019.05.20
技术公布日：2019.08.16