Previsão da quantidade de refeições de um restaurante universitário via redes neurais artificiais.

Abstract

Os Restaurantes Universitários (RU) são Unidades de Alimentação e Nutrição (UAN) presentes na maioria dos Institutos Federais de Ensino Superior (IFES), tendo como intuito oferecer uma opção nutritiva e acessível para a comunidade acadêmica. Para suprir essa demanda com eficiência, ou seja, evitando falta de refeições e/ou desperdício, uma estimativa do número de refeições de elevada acurácia se faz necessária. O modelo atualmente empregado no estudo aqui apresentado vale-se de métodos estatísticos lineares para a realização da previsão do número diário de refeições a serem preparadas. A fim de se investigar a possibilidade de melhorar a qualidade dessa previsão em um restaurante universitário, foi realizada uma análise a partir do uso de inteligência artificial. Nesse sentido, as Redes Neurais Artificiais (RNA) se mostram como uma poderosa ferramenta capaz de extrair conhecimento a partir do treinamento em uma base de dados. Desse modo, investigou-se neste trabalho a sua aplicabilidade, comparando o seu desempenho àquele obtido com o modelo linear atualmente empregado. O modelo apresentou um R2 de 62%, um Erro Médio Absoluto de 162,9 refeições e uma Raíz Quadrada do Erro Médio absoluto de 224,4. Em comparação com o modelo atual, este teve um erro médio 1% maior. Apesar de um desempenho aquém do modelo atual, a utilização de RNA para predição do número de refeições diárias do restaurante possui um potencial de apresentar melhores resultados e mais consistentes, caso uma base de dados maior esteja disponível.