Только 15% элементов вышли за пределы допустимой ошибки. Для сокращения выбросов создан алгоритм корректировки. Полученный набор снова пропущен через аналогичную структуру. В результате повторной обработки точность составила 95%. Это достигнуто благодаря ансамблю нейросетей.

При моделировании использовались сведения за 2,5 года. Прогнозы построены по каждому месяцу и по отдельным зонам на протяжении следующих девяти периодов. Наибольшую часть времени заняли выбор архитектуры, настройка связей и процесс обучения. Формирование моделей рынков по пространствам оказалось сверхзадачей.

Оригинальная агрегация позволила повысить качество исследования. Разработан алгоритм сглаживания массива рядов большой длины. Определена последовательность поиска аномалий по сбыту, выявлены серьёзные недостатки предыдущих предсказаний.

Работа позволила увидеть ближайшие величины реализации и перспективную динамику. Дополнительно появился приятный бонус. Случайно определился лучший филиал по менеджменту за представленный отрезок времени.

Продолжение, часть II. Начало, см. часть I.

 

Торговая компания реализует товары в нескольких регионах. В каждом задействованы как собственные филиалы, так и сторонние сетевые гипермаркеты. Для удобства расчёта назначим некими пространствами продаж. Таким образом, лучше учитывается специфика территории.

Для повышения качества приумножим объём исходной информации. Проведём маркетинговый анализ товарных групп и собранных в них изделий. Текущее количество недостаточно, поэтому произведём увеличение. Выработаны новые критерии объединения.

Создадим модель для прогнозирования с сезонностью в 12 месяцев. Сделано обучение, поданы на вход данные по месяцам одного года. Они указывают на принадлежность временного ряда к конкретной территории, группе, периоду. Применена аналитическая платформа Deductor.

Образована нейронная сеть, топология 4x12x3x1, расширяющаяся схема. На четыре элемента первого слоя поступают начальные значения, на выходе формируются итоги. Между ними расположена ещё пара скрытых. Цвета показывают силу взаимосвязей между узлами.

Структура нейронной сети

Оценим результат, рассмотрев диаграмму рассеяния. Синяя прямая представляет идеальную линию. Там расположены зелёные значки фактических величин. Расчётные указаны красными точками. Параллельно главному направлению проходят границы допустимого интервала.

Распределение

ДЛИННЫЕ ПЛАНЫ ПРОСТРАНСТВ