Тег: neural networks

Application of demand forecasting models in inventory management

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Application of demand forecasting models in inventory management//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2025. - №3. - https://nauka-online.com/ru/publications/economy/2025/3/08-20/

Аннотация: (English) The study focuses on improving inventory management efficiency through accurate demand forecasting. It provides an overview of key statistical methods (ARIMA, exponential smoothing) and modern machine learning techniques (decision trees, neural networks), along with their hybrid versions. The impact of forecast accuracy on critical logistics aspects—inventory levels, safety stock, turnover rates, and shortage risks—is examined. Successful implementation practices in leading companies are analyzed, highlighting the economic benefits achieved. The author's contribution includes recommendations on selecting and adapting models to the specifics of logistics processes, as well as proposals for integrating demand forecasting with other elements of supply chain management.

Використання згорткових нейронних мереж у розпізнаванні текстів

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Використання згорткових нейронних мереж у розпізнаванні текстів//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2021. - №11. - https://nauka-online.com/ru/publications/information-technology/2021/11/20-5/

Аннотация: (Українська) В статті проводиться дослідження використання згорткових нейронних мереж при розпізнаванні образів, тексту, звуків, тощо. Приводяться математичні моделі, які використовуються при побудові нейронної мережі та наводяться приклади використання таких моделей у реальному житті. У якості заключення проводиться аналіз можливостей використання нейронних мереж при створенні програмних застосунків.

Прогнозирование курса криптовалют на основе фундаментального анализа

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Прогнозирование курса криптовалют на основе фундаментального анализа//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2018. - №5. - https://nauka-online.com/ru/publications/technical-sciences/2018/5/prognozirovanie-kursa-kriptovalyut-na-osnove-fundamentalnogo-analiza/

Аннотация: Предложена схема, позволяющая прогнозировать курс криптовалют с точностью 20-50% в зависимости от периода прогноза, а также прогнозировать тренд курса с точностью до 100%. Сосредоточено внимание на использовании фундаментального анализа при решении задачи прогноза курса криптовалют, основываясь на активности пользователей Twitter.

Подготовьте

научную статью на актуальную тему

Отправьте

научную статью на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статью на сайте нашего журнала