Prognozowanie wielkości sprzedaży z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych na przykładzie przedsiębiorstwa branży kwiatowej

• Autorzy: Jurczyk K. , Kutyba A.

Warianty tytułu

EN

Sales forecasting with the usage of artificial neural networks on the example of flower industry enterprise

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy zaprezentowano możliwość zastosowania sztucznych sieci neuronowych jako narzędzia wspomagającego prognozowanie wielkości sprzedaży kwiatów ciętych w Hurtowni Żywej Zieleni. Poza zaproponowanym modelem neuronowym zostały omówione podstawowe informacje związane z tematyką sztucznych sieci neuronowych – omówiono zasadę działania sztucznych sieci neuronowych, architektury sztucznych sieci neuronowych oraz proces uczenia sieci.

EN

In the paper the analysis of the possibility of using artificial neural networks to forecast demand level at Hurtownia Żywej Zieleni was introduced. Except for proposed neural model, basic information connected with the artificial neural networks has been presented.

Słowa kluczowe

PL

prognozowanie popytu; sztuczne sieci neuronowe

EN

demand forecasting; artificial neural networks

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 2
• Strony: 323--333, CD1
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys.

Twórcy

autor

Jurczyk K.

• AGH Akademia Górniczo - Hutnicza

autor

Kutyba A.

• AGH Akademia Górniczo - Hutnicza

Bibliografia

• [1] Jurczyk K ., Strategia planowania centralnego w przedsiębiorstwie X , Logistyka 2/2012 , dod.: Logistyka Nauka, s. 709 – 716
• [2] Kutyba A., Mikulik J., Ocena przydatności modelu predykcyjnego do prognozowania wielkości sprzedaży kwiatów ciętych , XVIII konferencja logistyki stosowanej , Zakopane, 10 – 13 grudnia 2014
• [3] Kacprzak T., Ślot K., Sieci neuronowe komórkowe , PWN, Warszawa 1995
• [4] Karkula M., Modelowanie i symulacja złożonych procesów logistycznych o charakterze dyskretno - ciągłym na przykładzie Elektrociepłowni Kraków SA , Rozprawa doktorska, Wydział Zarządzania AGH, Kraków 2007
• [5] Krzyżaniak S., Podstawy zarządzania zapasami w przykładach . ILiM, Poznań 2008
• [6] Marciniak A., Korbicz J., Kuś J., Wstępne przetwarzanie danych , rozdział 2, Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna 2000. Tom 6 – Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000, s. 29 – 71
• [7] Masters T., Sieci neuronowe w praktyce. Programowanie w języku C++ , WNT , Warszawa 1996
• [8] Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym , WNT , Warszawa 1996
• [9] Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe , Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Kraków 1993
• [10] Tadeusiewicz R., Wstęp do sieci neuronowych , rozdział 1, Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna 2000. Tom 6 – Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000, s. 3 – 28
• [11] Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B., Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C# , Polska Akademia Umiejętności. Międzywydziałowa Komisja Nauk Technicznych, Kraków 2007
• [12] Wieczorek T. , Neuronowe modelowanie procesów technologicznych , Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2008
• [13] Witkowska D. , Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne: Wybrane zagadnienia finansowe , Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2002
• [14] Wprowadzenie do sieci neuronowych , StatSoft Polska Sp. z o. o., Kraków 2001