PREVISÃO DE FATURAMENTO PARA LOJAS DO SETOR DE VAREJO COM REDES NEURAIS

Autores

  • Laura Araújo Alves Universidade Federal Fluminense
  • Rachel Cardoso Chicralla Universidade Federal Fluminense
  • Vivian Peçanha Leite vivianpleite@hotmail.com
  • João Carlos Correia Baptista Soares de Mello Universidade Federal Fluminense
  • Luiz Biondi Neto Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Resumo

Este estudo tem por objetivo desenvolver uma metodologia de previsão de demanda para lojas do setor de varejo utilizando o método de Inteligência Artificial denominado Redes Neurais Artificiais. Para tanto, foram analisadas de forma aprofundada as diferentes tipologias de redes neurais artificiais a fim de selecionar a mais adequada para o estudo em questão. Tendo em vista a diversidade das variáveis utilizadas para a modelagem, a rede de Kohonen mostrou-se a mais indicada para agrupar os dados com o objetivo de homogeneizá-los, aumentando assim a confiabilidade da previsão realizada. Para o desenvolvimento do método, foram utilizadas as redes Multi-Layer Perceptron, já que estas se apresentam mais adequadas para a realização do trabalho proposto. Desta forma, foi desenvolvido um modelo que a partir da entrada de um conjunto de dados que caracteriza um novo ponto de venda, o usuário tenha como resultado um intervalo de confiança para a venda (faturamento) que será obtida por esta nova loja.

Palavras-chaves: Redes Neurais Artificiais, Previsão de demanda, Setor de Varejo


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Publicado

12-01-2013

Como Citar

Alves, L. A., Chicralla, R. C., Leite, V. P., Soares de Mello, J. C. C. B., & Biondi Neto, L. (2013). PREVISÃO DE FATURAMENTO PARA LOJAS DO SETOR DE VAREJO COM REDES NEURAIS. Pesquisa Operacional Para O Desenvolvimento, 5(1), 1–13. Recuperado de https://podesenvolvimento.org.br/podesenvolvimento/article/view/101

Edição

Seção

Artigos