مقاله ارائه یک الگوریتم ترکیبی از سری‌های زمانی غیرخطی و شبکه‌های عصبی مصنوعی پیش خورانده چند لایه به منظور پیش‌بینی فروش در شرکت‌های بازرگانی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله ارائه یک الگوریتم ترکیبی از سری‌های زمانی غیرخطی و شبکه‌های عصبی مصنوعی پیش خورانده چند لایه به منظور پیش‌بینی فروش در شرکت‌های بازرگانی دارای ۵ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله ارائه یک الگوریتم ترکیبی از سری‌های زمانی غیرخطی و شبکه‌های عصبی مصنوعی پیش خورانده چند لایه به منظور پیش‌بینی فروش در شرکت‌های بازرگانی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله ارائه یک الگوریتم ترکیبی از سری‌های زمانی غیرخطی و شبکه‌های عصبی مصنوعی پیش خورانده چند لایه به منظور پیش‌بینی فروش در شرکت‌های بازرگانی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله ارائه یک الگوریتم ترکیبی از سری‌های زمانی غیرخطی و شبکه‌های عصبی مصنوعی پیش خورانده چند لایه به منظور پیش‌بینی فروش در شرکت‌های بازرگانی :

تعداد صفحات:۵

چکیده:

در دنیای تجارت و در چرخه وسیع رقابت امروز، وجود روش‌هایی جهت برآورد دقیق، برای ساماندهای سیاست‌های آتی هر شرکتی ضروری به نظر می‌رسد، یکی از نیازهای حیاتی برای تمامی شرکت‌ها توان برآورد و پیش‌بینی مقدار فروش است اکه اثر مستقیم در جریان بسیاری از سیاستهای آتی هر سازمانی دارد. روشهای پیش‌بینی زیادی مبتنی بر سری‌های زمانی بسط و وسعه داده شده‌اند از سوی دیگر تکوین روش‌های فرا ابتکاری مبتنی بر الگوهای زیست‌شناختی چون شبکه‌های عصبی تلفیق آنان با سری‌های زمانی جهت توسعه مدل‌های غیرخطی گام بسیار بلندی در جهت افزایش اعتبار دهی به این نمونه براوردها می‌باشد. در این مقاله الگویی جهت پیش‌بینی کوتاه مدت مقداری فروش سبد قطعه یدکی سیبک خودرو وانت مزدا از طریق شبیه‌سازی سری زمانی غیرخطی با استفاده از شبکه عصبی ـ مدل پیش خوراند چند لایه ـ معرفی شده است. با افزودن برخی متغییرهای فنی چون سهم بازار و قیمت خرده فروشی توانایی مدل به نحو قابل ملاحظه‌ای در پیش‌بینی مقادیر آتی افزایش یافته است.
نتایج بیانگر توانایی مدل ترکیبی پیشنهادی در مقایسه با بکارگیری سری‌های زمانی غیرخطی در حالت عام و معمول آن است.