(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Дорошенко, Антон Олександрович; Бурау, Надія Іванівна
В даній роботі було проведено аналіз проблем та визначено основні потреби виробників товарів та мереж роздрібної торгівлі у прогнозуванні попиту. Розглянуто основні сучасні рішення моделей прогнозування на основі машинного навчання та визначено їх недоліки у використанні в автоматичних системах прогнозу. Побудовано та запропоновано алгоритм вирішення задачі прогнозування попиту на основі LSTM мережі глибокого навчання. Метою виконання магістерської роботи є дослідження, аналіз та розробка архітектури моделі прогнозування задля подальшого використання або інтеграції в автоматичних системах.
У результаті проведення аналізу потреб та проблем у прогнозуванні, розроблено та проведено моделювання поетапного прогнозування попиту споживання товарів мереж роздрібненої торгівлі.