Redes neurais: uma aplicação na previsão de vendas

Abstract

Aplicou-se os modelos ARIMA e de retropropagação na análise do comportamento da série de vendas de uma empresa de porte médio de Santa Maria, no período de janeiro de 1979 a dezembro de 1989. Inicialmente, avaliou-se os dados a partir de uma análise exploratória e das funções de autocorrelação e de autocorrelação parcial, com o objetivo de verificar a existência de componentes sazonais, de não estacionaridade e alcatoriedade dos dados. O número de unidades da camada intermediária foi determinado por tentativas. Utilizou-se a análise da serie residual para determinar o modelo mais adequado aos dados, bem como para escolher a melhor rede. A previsão pontual obtida através da rede Neural foi superior ao modelo ARIMA de Box-Jenkin

Procedimento para implantar um modelo de previsão de demanda com incorporação de julgamento de especialistas

“…As previsões de demanda foram realizadas mensalmente de dezembro de 2009 a agosto de 2010, sendo avaliadas através de medidas de erro: erro médio absoluto (MAD), erro quadrado médio (MSE), erro percentual absoluto médio (MAPE) (Ansuj et al, 1994) e U de Theil (Samohyl et al, 2007). No modelo dinâmico utilizou-se a média móvel dos últimos quatro meses para mensurar os erros de cada método quantitativo.…”