Use of artificial neural networks to determine the daily number of meals served by a university cafeteria

Authors

  • José Celso ROCHA Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências e Letras, Curso de Engenharia Biotecnológica, Departamento de Ciências Biológicas.
  • Felipe Delestro MATOS Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências e Letras, Curso de Engenharia Biotecnológica, Departamento de Ciências Biológicas.
  • Fernando FREI Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Ciências e Letras, Curso de Engenharia Biotecnológica, Departamento de Ciências Biológicas.

Keywords:

Food wasterfoulness, Artificial neural networks, Food services

Abstract

Objective
This study aimed to build an artificial neural network to help the managers of university cafeterias to predict the number of daily meals.
Methods
This study was based on a survey of eight variables that influence the number of daily meals served by a university cafeteria. Backpropagation training algorithm was used and the results obtained by the network are compared with results of the studied series and the results estimated by simple arithmetic average.
Results
The proposed network follows the numerous changes that occur in the number of daily meals of the university cafeteria. In 73% of the analyzed days, the artificial neural networks method presented a greater success rate than the simple arithmetic average method.
Conclusion
Artificial neural network predicted the number of meals better than the simple average method or than decisions made subjectively

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Published

2023-09-27

How to Cite

ROCHA, J. C. ., MATOS, F. D. ., & FREI, F. (2023). Use of artificial neural networks to determine the daily number of meals served by a university cafeteria. Brazilian Journal of Nutrition, 24(5). Retrieved from https://periodicos.puc-campinas.edu.br/nutricao/article/view/9853

Issue

Vol. 24 No. 5 (2011): Revista de Nutrição

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