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Estudo comparativo de séries temporais para previsão de vendas de um produto
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Jacobs, William Zanini, Roselaine Ruviaro Costa, Manfred |
| Copyright Year | 2014 |
| Abstract | Este artigo apresenta um estudo comparativo de modelos de series temporais para a previsao de vendas de determinado produto. O estudo teve como objetivo investigar a eficacia, em termos da capacidade preditiva de cada um dos modelos, utilizando uma serie temporal real da demanda de determinado produto. Foram utilizados tres tipos de modelos para a previsao dos valores futuros: (i) suavizacao exponencial (SE); (ii) autorregressivo integrado de medias moveis (ARIMA); e, (iii) redes neurais artificiais (RNAs). Apos a modelagem, foram selecionados os modelos que apresentaram o melhor resultado em cada categoria supracitada e entao comparado o desempenho entre cada. Os resultados demonstraram o modelo de RNAs MLP(6,10,1) como aquele mais eficaz para a serie temporal utilizada (MAPE de ajustamento e previsao de 28,55% e 22,33%, respectivamente). Verificou-se que o modelo de RNAs MLP(6,10,1) apresentou um resultado 58% e 48% melhor, em termos de modelagem da serie, em relacao aos modelos de SE e ao modelo ARIMA, respectivamente. Em termos de capacidade preditiva, verificou-se que o modelo de RNAs MLP(6,10,1) apresentou um resultado 73% e 65% melhor em relacao aos modelos de SE e ARIMA, respectivamente. |
| Starting Page | 112 |
| Ending Page | 133 |
| Page Count | 22 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.13084/2175-8018/ijie.v6n12p112-133 |
| Volume Number | 6 |
| Alternate Webpage(s) | http://incubadora.periodicos.ufsc.br/index.php/IJIE/article/viewFile/2599/pdf_63 |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.13084/2175-8018%2Fijie.v6n12p112-133 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
