التنبؤ بمبيعات باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية

Abstract

تهدف هذه الدراسة إلى توضـيح خطـوات نمذجـة التنبـؤ بالمبيعـات باسـتخدام الشبكات العصبية، حيث تم إجراء تطبيق عملـي علـى سلسـلة زمنيـة لمبيعـات الكهرباء للمؤسسة الجزائرية سونلغاز بوكالة اولف -ادرار (208احصائية) اعتمادا على تقنية التدريب واستخدام برنامج احصائي << Matlab R2020d >>في الحصول النتائج . وأثبتت الخوارزمية (1.20.10.1) لنموذج الشبكة العصبية الاصطناعية المعتمد في وصف حركة نشاط مبعييات استهلاك الكهرباء للمؤسسة قدرتها على تقديم تنبؤات ذات أخطاءالمتوقعة ضئيلة ،وأكدت هذه الدراسة أيضا مدى أهمية التحليل الاحصائي للبيانات في عملية نمذجة وعلاقتها بعمليات التخطيط الاقتصادي واتخاذ القرار، والقدرة التنبؤية العالية لنماذج الشبكات العصبية الاصطناعية مقارنة بالطرق الاخرى التنبؤ اخذين بعين بالاعتبارتحديث نتائج التنبؤ المقدمة .

This study aims to clarify the steps of modeling sales forecasting using Neural networks, where a practical application was made on a time series of electricity sales for the Algerian company Sonelgaz at Aouelf -Adrar Agency (208 statisticians) depending on the training technique and the use of a statistical program << Matlab R2020d >> to obtain the results. The algorithm (1.20.10.1) of the artificial neural network model adopted in describing the movement of the activity of the electricity consumption bases of the organization proved its ability to provide predictions with small expected errors, and this study also confirmed the importance of statistical analysis of data in the modeling process and its relationship to economic planning and decision-making processes, and high predictive.