АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА НА ТОВАРЫ И УСЛУГИ
Антон Викторович Бондарь
Студент, кафедра информационных систем и компьютерного моделирования,
Волгоградский государственный университет
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация
Александр Сергеевич Астахов
Старший преподаватель, кафедра информационных систем и компьютерного моделирования,
Волгоградский государственный университет
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация
Аннотация. В статье рассмотрены основные алгоритмы для прогнозирования временных рядов методами машинного обучения, в частности прогнозирование продаж товаров на основе различных показателей. Задача прогнозирования требует от персонала отличного владения математическими и статистическими инструментами, а также умение анализировать большие объемы данных. Автоматизация данной задачи позволит переложить большую часть работы сотрудников на программное обеспечение. Это поможет увеличить объем обрабатываемой информации, снизить затрат на логистику и хранение, а также минимизировать риски потери прибыли из-за нулевого остатка на складе. В статье проведен анализ критериев, влияющих на спрос товаров; рассмотрены классические алгоритмы и нейронные сети для прогнозирования временных рядом. Также в работе освещен процесс проектирования, разработки, тестирования программного обеспечения.
Ключевые слова: временные ряды, прогнозирование временных рядов, линейная регрессия, ARIMA, XGBoost, нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, LSTM, веб-технологии.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
 1_Bondar, Astakhov.pdfURL: https://ti.jvolsu.com/index.php/ru/component/attachments/download/928 | 0 Скачивания |  |