小型餐饮选址中多源数据融合空间网格的神经网络模型

摘要：

随着信息技术的不断发展,城市数据海量增加.如何充分利用城市数据,提高人们生活的舒适度是目前人们所需要解决的问题之一."智慧城市"的概念在2010年被IBM提出,其核心思想为利用城市建设发展中产生的各种高精度城市数据信息,构建信息化平台,提高城市的运行效率,改善市民的生活质量,为其他领域城市活动提供有力的决策支持.商业店铺选址就是其研究热点之一,对于餐饮行业,地段是店铺能否盈利的第一要素,地理位置的好坏对日后的发展具有决定性作用,因此选址问题对于餐饮行业尤为重要.在我国的餐饮行业,小型餐饮店铺的数量在所有餐饮店铺中占据着很大的比重.小型餐饮是指经营场所占据的面积在150 以下的, 餐饮单位工作人员较少, 通过及时制作加工,向消费者提供食品和消费场所的经营单位,具有经营门槛低,经营资金少等特点.在进行店铺选址时,多个影响因素相互作用,问题复杂.而小型餐饮店铺的特点也导致传统的市场调研、专家咨询等选址方法难以适用,不能满足小型餐饮店铺的选址需求.

机标关键词：神经网络模型、多源数据融合、空间网格、融合空间

分类号：TP391.41;TN95;TP183

资助基金：湖北省教育厅重点项目;湖北省自然科学基金

在线出版日期：2021-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：106-110