Obszary zastosowań sieci neuronowych w biznesie

• Autorzy: Paweł Lorek

Warianty tytułu

Neural Networks in Business Applications

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule opisano podstawowe zastosowania sieci neuronowych w biznesie. Dokonano syntetycznego zestawienia przykładowych zastosowań sztucznych sieci neuronowych w praktyce gospodarczej, ze szczególnym uwzględnieniem zalet i ograniczeń poszczególnych architektur sieci. Przedstawiono również koncepcję autorskiego systemu prognozowania cen miedzi, opartego na zespole sieci neuronowych. Działanie systemu zweryfikowano na danych pochodazących z notowań londyńskiej giełdy metali. Słowa kluczowe: sieci neuronowe, zastosowania gospodarcze, prognoza szeregów czasowych, prognozowanie cen miedzi. (fragment tekstu)

EN

The article discusses basic applications of neural networks in business with the focus on their advantages and disadvantages. The description of system based on the set of neural networks is presented in the second part of the article. The main purpose of this system is forecasting the copper prices.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sieci neuronowe; Architektura sieci; Praktyki biznesowe; Prognozowanie cen; Rynek miedzi

EN

Neural networks; Architecture of network; Business practices; Prediction of prices; Copper market

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Informatyka Ekonomiczna
• Rocznik: 2010
• Tom: 15
• Numer: nr 88 Informatyka w zarządzaniu
• Strony: 105-114

Twórcy

autor

Paweł Lorek

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Bhargava N., Gupta M., Application of artificial neural networks in business applications, www.cse. iitd.emet.in/~mcs042650/lahore conference.pdf, 15.05.2009.
• Granitto P.M., Verdes P.F., Ceccato H.A., Neural Networks Ensembles: Evaluation of Aggregation Algorithms, arxiv.org/abs/cs/0502006vl, 9.05.2009.
• Kashtiban A.M., Tarafdar Haque M., Application of neural networks in power systems; A review, www. waset.org/pwaset/v6/v6-l 2.pdf, 23.04.2009.
• Khan M., Abraham M., Short term load forecasting on Czech Republic using soft computing paradigms, arxiv.org/abs/cs.AI/0405051, 5.05.2009.
• Kuiljen T., Migut G., Wykrywanie nadużyć i prania brudnych pieniędzy, www.statsoft.pl, 10.05.2009.
• Lee K.Y., Sode-Yome A., Adaptive Hopfield neural networks for economic load dispatch, labs.ee.psu. edu/labs/powerlab/papers/power_9805.pdf, 11.04.2009.
• Li E.Y., Artificial neural networks and their business applications, www.cob.calpoly.edu/~eli/pdf/neu-ral.pdf, 6.05.2009.
• Migut G., Jak znaleźć grupy podobnych klientów czyli metody segmentacji, www.statsoft.pl, 10.05.2009.
• Rutkowski L., Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006. Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2006.
• Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2006.