本發明涉及數據服務價值評估和決策優化，具體為一種酒店客需任務管理方法及系統。

背景技術：

1、隨著信息技術的迅猛發展，數據服務在各行各業中扮演著至關重要的角色。通過對海量數據的收集、處理和分析，數據服務為企業和組織提供了決策支持、業務優化和創新驅動等多方面的價值。近年來，人工智能技術，尤其是多層感知機（mlp）等深度學習模型，在數據分析和預測領域展現出強大的能力。mlp通過多個神經元層次的連接，能夠捕捉復雜的非線性關系，實現從輸入到輸出的精確映射。這種能力使其在用戶行為預測、個性化推薦等領域得到了廣泛應用。

2、然而，現有的數據服務價值評估方法在面對多樣化的用戶需求和復雜的應用場景時，仍存在諸多不足。首先，傳統方法往往依賴于單一或有限的指標進行評估，未能全面反映數據服務的實際效果，導致評估結果的片面性。其次，缺乏對用戶特征的深入分析，未能考慮不同用戶群體對數據服務的差異化需求，導致個性化服務推薦的準確性不足。此外，現有方法在處理非線性和高維數據時表現出局限性，難以有效捕捉復雜的數據模式，影響了評估和決策的精度。最后，缺乏動態更新機制，無法及時響應用戶需求和環境變化，導致決策優化的滯后性。因此，亟需一種基于多層感知機的創新方法，能夠綜合考慮用戶特征和數據服務效果，構建科學的評價指標體系，實現數據服務價值的精準評估和決策優化。

技術實現思路

1、鑒于上述存在的問題，提出了本發明。

2、因此，本發明解決的技術問題是：現有的數據服務價值評估方法存在評估指標單一，缺乏用戶特征分析，處理非線性和高維數據能力不足，以及如何實現數據服務價值的精準評估和決策優化的問題。

3、為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

4、第一方面，本發明實施例提供了一種酒店客需任務管理方法，包括，采集客房傳感器數據、采集員工定位數據及采集外部環境數據，提取時空關聯特征構建多源異構數據集；

5、利用長短期記憶網絡預測未來時段任務需求分布，生成帶概率權重的虛擬任務序列；

6、基于混合整數規劃算法將實時任務與虛擬序列進行時空匹配，生成滾動更新的動態調度方案；

7、追蹤任務執行軌跡并計算預測偏差，動態修正模型參數及跨部門資源協同規則。

8、作為本發明所述的酒店客需任務管理方法的一種優選方案，其中：采集客房傳感器數據包括：部署溫濕度傳感器于客房內，周期性采集環境數據并通過無線通信協議傳輸；

9、安裝門磁傳感器監測客房門的開閉狀態及對應時間戳；

10、設置重量傳感器監測迷你吧物品重量變化，生成原始重量數據流；

11、采集員工定位數據包括：為員工配置超寬帶定位標簽，通過部署的定位基站獲取實時三維坐標數據；

12、與電梯控制系統聯動，記錄員工跨樓層移動的目標信息；

13、采集外部環境數據包括：接入氣象數據接口獲取未來時段降雨及溫度預測值；

14、獲取酒店周邊實時交通擁堵等級數據；

15、解析本地活動日歷文件，提取參與人數及時間信息。

16、作為本發明所述的酒店客需任務管理方法的一種優選方案，其中：所述提取時空關聯特征構建多源異構數據集包括，將客房傳感器數據、員工定位數據及外部環境數據的時間戳統一轉換至同一時區的時間軸，對缺失數據采用插值方法補全；

17、將員工定位坐標與客房位置映射至統一的樓層平面坐標系；

18、按客房編號聚合傳感器數據形成時間序列數據集；

19、將員工定位數據分組為移動軌跡數據集，記錄時間、坐標及樓層信息；

20、解析活動日歷的非結構化文本，提取事件類型、參與人數及時間范圍；

21、對客房數據計算時間維度的滑動窗口統計量，包括操作頻率及消耗速率；

22、基于員工軌跡生成空間服務密度熱力圖，量化各區域服務覆蓋強度；

23、將時間序列數據轉換為圖像特征，輸入預訓練模型提取時空關聯特征向量；

24、檢測多源數據間的邏輯沖突，觸發人工復核流程；

25、剔除超出合理范圍的異常數據，保留有效數據構建最終數據集。

26、作為本發明所述的酒店客需任務管理方法的一種優選方案，其中：構建長短期記憶網絡模型，輸入時空關聯特征向量，輸出未來時段各任務類型的概率分布；

27、定期增量訓練模型并監控預測偏差，觸發緊急重訓練以更新模型參數；

28、識別任務量曲線的峰值時段，輸出時間窗口及任務類型分布。

29、作為本發明所述的酒店客需任務管理方法的一種優選方案，其中：所述生成帶概率權重的虛擬任務序列包括：基于預測任務到達速率生成虛擬任務時間戳序列，綁定任務類型及置信度權重；

30、動態插入實時任務并剔除低置信度沖突任務；

31、預分配資源并仿真驗證任務序列可行性，調整權重優化執行效率。

32、作為本發明所述的酒店客需任務管理方法的一種優選方案，其中：所述基于混合整數規劃算法將實時任務與虛擬序列進行時空匹配包括，建立包含任務分配變量、時間窗約束及資源沖突檢測的優化模型；

33、設定觸發條件動態求解模型，優先保障高置信度任務分配；

34、采用分支定界法與啟發式規則結合實現高效求解。

35、作為本發明所述的酒店客需任務管理方法的一種優選方案，其中：所述生成滾動更新的動態調度方案包括，劃分調度時間窗并定義任務調整策略；

36、動態平衡員工負荷與任務優先級，優化資源分配；

37、生成可視化導航指令并實時推送至執行終端。

38、作為本發明所述的酒店客需任務管理方法的一種優選方案，其中：所述追蹤任務執行軌跡并計算預測偏差包括，采集員工定位數據與任務執行記錄，構建時空軌跡數據集；

39、計算任務實際執行時間與預測時間的偏差值及路徑匹配度；

40、設定偏差閾值觸發告警并啟動根因分析流程。

41、作為本發明所述的酒店客需任務管理方法的一種優選方案，其中：所述動態修正模型參數及跨部門資源協同規則包括，根據偏差數據增量訓練預測模型，分層調整網絡參數；

42、優化部門間任務銜接協議，采用強化學習更新協同規則；

43、通過仿真驗證與灰度發布確保更新方案穩定性。

44、第二方面，本發明實施例提供了酒店客需任務管理系統，包括：

45、多源數據融合采集模塊：采集客房傳感器數據、員工定位數據及外部環境數據，提取時空關聯特征構建多源異構數據集；

46、智能需求預測模塊：利用長短期記憶網絡預測未來時段任務需求分布，生成帶概率權重的虛擬任務序列；

47、動態調度優化模塊：基于混合整數規劃算法將實時任務與虛擬序列進行時空匹配，生成滾動更新的動態調度方案；

48、執行反饋自優化模塊：追蹤任務執行軌跡并計算預測偏差，動態修正模型參數及跨部門資源協同規則。

49、本發明的有益效果：本發明通過多源數據融合與lstm預測模型，實現客需任務的精準預測與前瞻性資源分配，減少人工調度延遲，提高任務響應效率；基于混合整數規劃與滾動調度策略，動態平衡員工負荷與任務優先級，降低資源閑置率，同時避免高峰期服務擁堵；通過執行追蹤與強化學習反饋機制，持續優化預測模型及跨部門協作規則，使系統自適應環境變化，提升運營穩定性；智能推薦與異常主動干預相結合，顯著降低客戶投訴率，提高個性化服務覆蓋率，提升酒店品牌競爭力。