Cooperação entre redes neurais artificiais e técnicas 'clássicas' para previsão de demanda de uma série de vendas de cerveja na Austrália

Abstract

* Corresponding author / autor para quem as correspondências devem ser encaminhadas Recebido em 07/2002, aceito em 12/2002 após 1 revisão ResumoO principal objetivo deste trabalho é avaliar a complementação do uso de técnicas de previsão de vendas com Redes Neurais Artificiais. Como aplicação, foi analisada a demanda industrial no setor de cerveja da Austrália. A maioria dos modelos de previsão atuam de forma isolada, ou seja, tratando problemas por enfoques que se excluem. A sugestão deste trabalho é utilizar estes métodos de forma cooperativa, buscando alcançar melhores resultados que aqueles obtidos individualmente. O trabalho inicia-se com considerações sobre previsões de séries temporais, caracterização breve sobre redes neurais e outros métodos de previsão. A seguir, o estudo de caso: uma série histórica de vendas de cerveja na Austrália. Encerra-se com uma conclusão e recomendações, e lista de referências bibliográficas.Palavras-chave: previsão de demanda, redes neurais artificiais, cooperação. AbstractThe main goal of this article is to evaluate the complementation between forecasting techniques, in particular Neural Networks. The environment of the application is a foreign industrial sector, sales of beer in Australia. Most of the forecasting models act in a separate way, that is, treating problems through different views that exclude one another. The suggestion of this work is to use the methods in a cooperative way, looking forward to achieve better results. The article begins with some considerations on Time Series Studies, followed by a brief characterization of Neural Networks and the other methods used on this work. Continuing, the case is presented and discussed and finishing, conclusions and a list of references.

Reference Evapotranspiration Forecasting by Artificial Neural Networks

“…When employing a neural model, Nelson et al (1999) observed forecasts that are more accurate with seasonally adjusted data if compared to those collected without such pre-processing. Researchers as Calôba et al (2002) performed deseasonalization of data through trend removal, and then withdrawal cycles.…”

Sales Performance Management: A Strategic Initiative to the Growth of Micro and Small Businesses

“…Many organizations use demand prevision to plan their goals and strategies. Calôba et al (2002) claim that companies exist to serve consumers with their products or services, thus forecast demand aims to assess the response of the end customer and plan measures to meet it in the most efficient manner. Tubino (2007), points out that the demand prevision can be assessed using quantitative and qualitative methods, and serves as a basis for strategic planning in production levels, sales and finance.…”

A ACURACIDADE DOS MODELOS DE PREVISÃO DE DEMANDA COMO FATOR CRÍTICO PARA O DESEMPENHO FINANCEIRO NA INDÚSTRIA DE ALIMENTOS <br><strong>DOI:10.7444/fsrj.v2i2.58</strong>

“…Published works about forecast demand have analyzed various products, such as beer (Calôba, Calôba, and Saliby, 2002); fresh milk (Doganis, Alexandridis, Patrinos, and Sarimveis, 2006); other perishable products (Higuchi, 2006); food retail (Zotteri;Kalchschmidt, and Caniato, 2005); wireless subscribers (Venkatesan and Kumar, 2002); supermarket sales (Taylor, 2007), number of births (Souto, Baldeon, and Russo, 2006); plastic products (Pellegrini and Fogliatto, 2000); price forecast (Medeiros, Montevechi, Rezende, and Reis, 2006); and analysis of stock market indicators (Faria, Albuquerque, Alfonso, Albuquerque, and Cavalcante, 2008), among others.…”