Tag: neural networks

Application of demand forecasting models in inventory management

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Application of demand forecasting models in inventory management//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2025. - №3. - https://nauka-online.com/publications/economy/2025/3/08-20/

Анотація: (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:

Бібліографічний опис статті:

. Використання згорткових нейронних мереж у розпізнаванні текстів//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2021. - №11. - https://nauka-online.com/publications/information-technology/2021/11/20-5/

Анотація: 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.

Прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізу

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізу//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2018. - №5. - https://nauka-online.com/publications/technical-sciences/2018/5/prognozirovanie-kursa-kriptovalyut-na-osnove-fundamentalnogo-analiza/

Анотація: Запропоновано схему, що дає змогу прогнозувати курс криптовалют з точністю 20-50% в залежності від періоду прогнозу, а також прогнозувати тренд курсу з точністю до 100%. Зосереджено увагу на використанні фундаментального аналізу до вирішення задачі прогнозу курсу криптовалют, базуючись на активності користувачів Twitter.

Підготуйте

наукову статтю на актуальну тему, відповідно до роздлів журналу

Відправте

наукову статтю на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статтю на сайті нашого журналу та отримайте сертифікат