毕业设计-智能排班系统源代码+说明：prophetLSTMSeq2Seq模型对POS劳动力工时人数预测

智能排班系统是一款专门为广大的中小型零售业者提供智能排班系统，避免负责人因不了解业务，预估错销量等原因造成人员浪费或者人员短缺问题。1.在排班系统中加入深度学习算法，预测下一阶段的交易量，并通过这个交易量计算劳动工时，并进行最终的排班2.这套系统保证了劳动的合规性，输出的排班结果在不违反硬性规则的前提下尽量减少软性规则的违反。3.自动化预测，通过配置排班周期等信息自动生成排版结果4.可配置规则模型，包括排班合规性、员工匹配属性、组合规则、拆分规则等，使得最终的排班结果更加合理。POS值预测模块本模块主要使用了一种加权平均方法和三种时序预测模型prophet、LSTM、Seq2Seq模型对POS进行预测，从startDate到endDate每15分钟一个预测值。劳动力工时预测模块解析公司id、预测类型、开始结束时间、任务数组等参数，根据第一阶段输出（POS预测模块）预测出的POS数据和劳动力标准计算出所需的劳动力工时。劳动力人数预测模块1.解析参数获得预测需要的各项参数，比如公司id、预测类型、班次模板、预测开始结束日期、组合规则、拆分规则等；2.处理各种规则等。