Uso de redes neurais LSTM para predição de séries temporais de demanda de vendas

dc.contributor.advisorMusa, Daniela Leal [UNIFESP]
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8606503911561836pt_BR
dc.contributor.authorSantos, Gabriel Gustavo Pereira Rodrigues [UNIFESP]
dc.date.accessioned2022-03-14T11:10:03Z
dc.date.available2022-03-14T11:10:03Z
dc.date.issued2022-02-16
dc.description.abstractA busca incessante por informação é constante em todos os setores de qualquer industria, pois é por meio dela que investimentos são gerados, decisões são tomadas e ino vações acontecem. Uma informação importante para as empresas de comércio é saber quais produtos devem possuir em estoque e em quais quantidades, afim de atender a demanda de venda. Muitas empresas se baseiam na experiência de seus gestores, sendo que isso pode levar a erros de previsão e consequentemente gerar custos desnecessários. Uma forma mais eficaz de prever a demanda de venda é o uso de modelos matemáticos, que podem gerar uma previsão mais assertiva sobre os valores futuros de demanda e vendas de uma empresa. Sendo assim, este trabalho verificou, em um conjunto de dados reais, a aplicabilidade do uso de modelos preditores baseado em séries temporais e redes neurais artificiais LSTM, para previsão de demandas de vendas. Os resultados obtidos mostram a viabilidade da pro posta do uso de redes neurais LSTM para predição de séries temporais de demanda de vendas, que deve ser aprimorada e testada em conjunto de dados maiores.pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11600/63496
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de São Paulopt_BR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesspt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.subjectRede Neuralpt_BR
dc.subjectData Sciencept_BR
dc.titleUso de redes neurais LSTM para predição de séries temporais de demanda de vendaspt_BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesispt_BR
unifesp.campusInstituto de Ciência e Tecnologia (ICT)pt_BR
unifesp.graduacaoCiência da Computaçãopt_BR
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