استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بمبيعات مصنع اسمنت زليتن
الكلمات المفتاحية:
السلاسل الزمنية، الشبكات العصبية الاصطناعية، الشبكة متعددة الطبقات ذات التغذية الأمامية، التنبؤ، متوسط مربع الخطأالملخص
السلاسل الزمنية ونماذجها المختلفة هي أحد الأدوات الأساسية المستخدمة للتنبؤ المستقبلي بسلوك المتغيرات وذلك من خلال النظر في سلوكها في فترات زمنية سابقة، ومن المعروف أن التنبؤ بالمبيعات المستقبلية للشركات الكبيرة يعد قضية بالغة الأهمية والحساسية لأنه مرتبط بكمية الإنتاج، ويمكن أن توفر دقة التنبؤات قدرًا كبيرًا من المال من خلال تقليل كمية الهدر بسبب الإنتاج المفرط أو العكس. ومن جهة أخرى يلعب الذكاء الاصطناعي واستخدامات شبكاته المختلفة دورا هاما في عمليات التنبؤ، وذلك من خلال استخدام عدة أنواع من الشبكات العصبية الاصطناعية التي أثبتت دقتها وكفاءتها في هذا المجال، عليه هدفت هذه الدراسة الى استخدام احدى أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية والتي تدعي باسم الشبكة متعددة الطبقات ذات التغذية الأمامية (MFNN) للتنبؤ بمبيعات مصنع اسمنت زليتن، بناء على سلسلة زمنية ممتدة في الفترة (1992-2022) م. حيث أكدت نتائج هذه الورقة من خلال برنامج الماتلاب أن استخدام الشبكات العصبية للبيانات الحقيقية للإنتاج أن نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية أعطى نتائج ذات دقة وكفاءة عالية، من خلال تحقيق نسبة خطأ صغيرة في نموذج التنبؤ المستخدم في هذه الدراسة.
الكلمات المفتاحية:
، ، ، ،