Zusammenfassung
In diesem Beitrag werden Neuronale Netze zur Vorhersage der zu erwartenden Nachfrage nach Produkten eines Supermarktes eingesetzt. Multi-layer-Perceptron-Netzwerke werden mit Hilfe des Backpropagation-Algorithmus darauf trainiert, den wöchentlichen Absatz zu prognostizieren. Als Einflußfaktoren werden dazu Preise, Werbung und Feiertage berücksichtigt. Vorgestellt wird die Implementation eines Prototyps des entwickelten neuronalen Prognosesystems. Die Prognosequalität des Neuronalen Netzes wird verglichen mit zwei Prognoseverfahren, die derzeit in dem hessischen Unternehmen eingesetzt werden, aus dem die Daten stammen.
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© 1998 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden
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Thiesing, F.M., Vornberger, O. (1998). Abverkaufsprognose im Supermarkt mit Neuronalen Netzen. In: Biethahn, J., Hönerloh, A., Kuhl, J., Leisewitz, MC., Nissen, V., Tietze, M. (eds) Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing. Computational Intelligence. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-86843-5_6
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