Информационные технологии при проектировании и управлении техническими системамих. Часть 2. Немтинов В.А - 116 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

116
Глава 7
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЁМКОСТИ РЫНКА
МАЛОТОННАЖНОЙ МНОГОАССОРТИМЕНТНОЙ
ПРОДУКЦИИ С ПОМОЩЬЮ АППАРАТА
НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Осуществление прогноза спроса на продукцию многоассорти-
ментных малотоннажных производств является актуальной задачей
на сегодняшний момент времени. В соответствии с классификато-
ром продукты химической промышленности представлены следую-
щими классами: продукты неорганической химии, полимеры, ла-
кокрасочные материалы и продукты, синтетические красители и ор-
ганические полупродукты, химические реактивы и особо чистые хи-
мические вещества, медикаменты и химико-фармацевтическая про-
дукция.
Прогнозирование спроса на фармацевтическую продукцию явля-
ется одним из важнейших направлений в деятельности фармацевтиче-
ских компаний. В условиях рыночной экономики анализ спроса на
продукцию имеет первостепенное значение.
Развитие прогностики как науки в последние десятилетия приве-
ло к созданию множества методов, процедур, приёмов прогнозирова-
ния. Насчитывается свыше ста методов прогнозирования, в связи с чем
перед специалистами возникает задача выбора методов, которые дава-
ли бы адекватные прогнозы для изучаемых процессов и систем.
7.1. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЁМКОСТИ РЫНКА
МНОГОАССОРТИМЕНТНОЙ МАЛОТОННАЖНОЙ ПРОДУКЦИИ
Для решения задач прогноза и оптимизации актуальным являет-
ся построение экспериментальных математических моделей (ЭММ)
на основе накопленной информации. Под ЭММ понимается опе-
ратор F
: X
→
Q, обеспечивающий отображение входного вектора X =
= (X1, X2, …, XM) в выходной вектор Q = (Q1, Q2, …, QN). Определе-
ние структуры и параметров ЭММ проводится на основе обучающей
выборки.
Наиболее часто в качестве ЭММ применяются регрессионные мо-
дели. Однако аппроксимация функциональной зависимости F
:
X
→ Q

Страницы