Журнал "Наука 21 Век" опубликовал статью "Прогнозирование потребительского спроса с использованием нейронных сетей и генетических алгоритмов" о нашей разработке. В статье более детально описаны алгоритмы прогнозирования, а также представлены результаты использования системы.
"На сегодня потребность в решении задач прогнозирования постоянно увеличивается. Одной из них является необходимость оптимизации объема складских товарных запасов предприятий в сфере торговли. Товарный запас позволяет сгладить колебания спроса, снизить риски при работе с контрагентами. Низкий товарный запас порождает дефицит товара и негативно сказывается на сервисе и лояльности покупателей. Большой товарный запас влечет за собой залежалый товар, срок годности которого постепенно истекает, а издержки на хранение увеличиваются.Используя средства прогнозирования, можно решить данную задачу и найти оптимальный запас и количество товара, которое нужно закупить в определенный день. От точности этого решения зависит процент сэкономленных средств.В России большая часть программного обеспечения на рынке представлена продуктами зарубежных компаний - SPSS, STATISTICA, Forexsal, Caterpillar. В своей основе они используют алгоритмы классического статистического анализа и прогнозирования. Однако в большинстве случаев они показывают менее точные результаты, чем нечеткие системы. Также они требуют наличие специалиста и сложны в освоении для пользователя.
Для работы с NeuroShell® DayTrader Professional – продуктом, использующим методы неклассического анализа, также требуется специалист для создания адекватной нейронной сети.
Средняя точность прогноза нечеткими системами составляет 80,3%, а методами классического анализа - 74%. При этом устойчивость прогноза во времени нечеткими системами выше на 6%, чем методами классического анализа."
