ivdon3@bk.ru
С развитием научно-технического прогресса использование современных методов прогнозирования данных становится всё более необходимой и важной задачей при анализе экономической деятельности любого предприятия, поскольку бизнес-операции могут генерировать очень большой объем данных. Данная статья посвящена исследованию методов прогнозирования финансово-торговых показателей при помощи нейросетей для предприятий Краснодарского края. В качестве рассматриваемых показателей выступают выручка предприятия за отчетный период, количество опубликованных (доступных к продаже) товаров, а также количество заказанных товаров в течение дня, недели и месяца. В данном исследовании подробно рассмотрен многослойный персептрон, который можно применять в задачах прогнозирования выручки с применением нейронных сетей, а также на основе данных онлайн-магазина автохимии «Profline-23» построены нейросетевые предиктивные модели «MLP 21-8-1», «MLP 21-6-1», и «MLP 20-10-1».
Ключевые слова: автоматизированные нейронные сети, маркетплейсы, прогнозирование, нейросетевые модели, математические модели, методы прогнозирования
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации