Um Estudo Sobre Previsão Da Demanda De Encomendas Utilizando Uma Rede Neural Artificial

Ferreira, André; Ferreira, Ricardo; Silva, Andréa Martiniano da; Ferreira, Aleister; Sassi, Renato José

doi:10.5151/marine-spolm2015-140481

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“…Uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo MLP consiste de um conjunto de unidades (nós ou neurônios), que constituem a camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída, onde o sinal de entrada se propaga pela RNA camada por camada [Ferreira et al 2016]. Na Figura 1 é apresentada a estrutura básica de uma RNA do tipo MLP.…”

Section: Multilayer Perceptron (Mlp)unclassified

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Análise de Desempenho com Redes Neurais Artificiais, Arquiteturas MLP e RBF para um Problema de Classificação de Crianças com Autismo

Brito

Fernandes

Amora

2020

iSys

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As Redes Neurais Artificiais tem-se destacado na resolução de problemas em diversas áreas. Nesse sentido realizou-se um estudo com a implementação e análise das redes Multilayer Perceptron (MLP) e Radial Basis Function Neural Network (RBF), objetivando comparar resultados baseados no treinamento, teste e classificação de crianças com ou sem autismo. A metodologia foi implementada com base em 292 amostras de indivíduos de um banco de dados público, através da ferramenta Matlab R2015a, dividas em 10 partes com validação cruzada. Os resultados foram analisados considerando as características e os comportamentos diferentes das redes implementadas, obtendo-se uma medida da qualidade atingida.

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Section: Multilayer Perceptron (Mlp)unclassified

“…As redes neurais artificiais MLP normalmente são utilizadas em problemas de classificação, de aproximação (ou análise de regressão) o que inclui previsão e modelagem de séries temporais em áreas como: controle, diagnóstico e data mining [Ferreira et al 2016].…”

Section: Multilayer Perceptron (Mlp)unclassified

Análise de Desempenho com Redes Neurais Artificiais, Arquiteturas MLP e RBF para um Problema de Classificação de Crianças com Autismo

Brito

Fernandes

Amora

2020

iSys

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“…As MLPs são normalmente aplicadas em problemas de classificação, de aproximação (ou análise de regressão) incluindo previsão e modelagem de séries temporais emáreas como: controle, diagnóstico e data mining [Ferreira et al 2016]. A Figura 2 apresenta a estrutura básica de uma rede neural artificial MLP.…”

Section: Multilayer Perceptron (Mlp)unclassified

Avaliação de RNAs Durante Treinamento Supervisionado Para Classificação de Adolescentes com Autismo

Brito¹,

Fernandes²,

Ximenes³

2020

Anais Da Escola Regional De Computação Ceará, Maranhão, Piauí (ERCEMAPI 2020)

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Diversas técnicas de Inteligência Artificial tem sido amplamente utilizadas na solução de diversos problemas na área de saúde. Neste trabalho foi realizado um estudo através da implementação e análise das redes neurais ELM (Extreme Learning Machine) e MLP (Multilayer Perceptron), comparando as acurácias resultantes de treinamentos com dados de adolescentes com ou sem o TEA (Transtorno do Especto Autista). A metodologia foi baseada em um banco de dados público de 99 amostras e na técnica de validação cruzada k-fold com e sem normalização zscore. Com relação aos resultados a rede MLP sem zscore obteve a melhor média atingindo 89,70% de acertos, contudo a rede ELM sem zscore teve a pior media de acertos com 86,52%.

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“…As técnicas de previsão podem ser agrupadas em métodos quantitativos, que são fundamentados em séries temporais históricas ou causais e os qualitativos que incluem estimações subjetivas por meio da opinião de especialistas [7]. Os modelos de séries temporais podem ser presumidos por modelos matemáticos como por exemplo suavização exponencial, média simples, média móvel, Box & Jenkins.…”

Section: B Previsão De Demandaunclassified

“…Inúmeros estudos como o citado em [7], demonstram aderência da previsão de demanda aos dados experimentais quando utilizou uma RNA para prever a demanda diária de um centro de tratamento de encomendas durante 15 dias. Estudos realizados com RNAs, conforme [5] também comprovaram a acurácia das RNAs em previsões, estimando por exemplo a demanda turística em Londres e Atenas, em que as RNAs mostraram um desempenho superior ao modelo ARIMA.…”

Section: Introductionunclassified

Aplicação de Inteligência Artificial e Modelos Matemáticos para Previsão de Demanda em uma indústria do ramo plástico

Lima

Corso²

2020

SCI

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ResumoAs constantes mudanças nos hábitos dos consumidores de utensílios domésticos evidenciam a importância do gerenciamento dos estoques, a fim de reduzir o valor investido e evitar obsolescência. O planejamento estratégico das organizações depende da identificação e previsão correta das mudanças emergentes no mercado. Embora existam diferentes métodos desenvolvidos na leitura, uma das principais dificuldades que se encontra é a escolha do método mais apropriado a ser utilizado. Este estudo tem por objetivo realizar a aplicação de inteligência artificial e métodos matemáticos de previsão de demanda em uma empresa que atua no setor de plásticos e identificar qual técnica apresenta melhores resultados na acuracidade da previsão, onde foram analisadas 365 bases históricas de diferentes produtos. Apresenta-se a comparação de modelos matemáticos com o modelo Redes Neurais Artificiais (RNA). Para a utilização do modelo RNA se desenvolveu um modelo matemático de otimização capaz de encontrar a melhor quantidade de neurônios, função matemática de treinamento e delay da rede por meio de Algoritmos Genéticos, minimizando os erros de previsão. Por meio da análise dos resultados observou-se que o modelo RNA otimizado apresentou menor percentual de erro dos dados realizados quando comparados com os demais modelos aplicados nesse estudo. Desta forma aumentando a confiabilidade e aceitabilidade do modelo, podendo ser utilizado em casos similares. A performance e comparativo estatístico dos métodos foram realizados a partir do MAPE e MAE, onde constatou-se que em 95% das vezes o modelo de RNA com otimização determinou as melhores previsões. Palavras-chaveGestão de estoque, previsão de demanda; rede neural artificial. AbstractThe constant changes in the habits of household appliances consumers highlight the importance of inventory management in order to reduce the amount invested and avoid obsolescence. Strategic planning of organizations depends on identifying and accurately forecasting emerging market changes. One of the biggest difficulties with the use of demand forecasting is the choice of the forecasting method to be used. This study aims to carry out the application of artificial intelligence and mathematical methods of forecasting demand in a company that operates in the plastics sector and to identify which technique presents better results in the accuracy of the forecast, where 365 historical bases of different products were analyzed. The comparison of mathematical models with the Artificial Neural Networks (RNA) model is presented. For the use of the RNA model a mathematical optimization model was developed capable of finding the best amount of neurons and mathematical training and delay function of the network through Genetic Algorithms, minimizing the prediction errors. Through the analysis of the results it was observed that the optimized RNA model presented smaller percentage of error of the data when compared with the other models applied in this study, increasing the reliability and acceptability of the model, b...

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Um Estudo Sobre Previsão Da Demanda De Encomendas Utilizando Uma Rede Neural Artificial

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