Прогнозування часових рядів методами нейронних мереж для автоматизованого керування попитом
Вантажиться...
Дата
2021-12
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
часові ряди, прогнозування попиту, нейронні мережі, LSTM, time series, demand forecasting, neural networks, LSTM
Бібліографічний опис
Дорошенко, А. О. Прогнозування часових рядів методами нейронних мереж для автоматизованого керування попитом : магістерська дис. : 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Дорошенко Антон Олександрович. - Київ, 2021. - 155 с.