Нейросетевое моделирование динамически адаптируемого прогноза объемов сбыта многоассортиментной продукции : На примере реализации одежды Глория Джинс

ВВЕДЕНИЕ
1 ОСОБЕННОСТИ СБЫТА МНОГОЛССОРТИМЕНТНОЙ ПРОДУКЦИИ НА ПРИМЕРЕ КОРПОРАЦИИ ГЛОРИЯ ДЖИНС.
1.1 Анализ особенностей сбыта многоассортиментрой продукции
1.2 Исследование предприятий рассматриваемого класса с позиции теории сложных систем.1
1.3 Анализ сбыта многоассортимеитной продукции корпорации Глория Джинс
2 ИССЛЕДОВАНИЕ СБЫТА МНОГОАССОРТИМЕНТНОЙ ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
2.1 Обзор литературы по численным методам исследования
сбыта продукции
2.2 Анализ методологии прогнозирования временных рядов
БоксаДженкинса
2.3 Разработка концептуального метода динамически адаптируемого прогноза объемов сбыта многоассортиментной продукции на основе модели временных рядов.
2.4 Исследование динамически адаптируемых моделей
прогнозирования сбыта многоассортиментной продукции
3 РАЗРАБОТКА НЕЙРОИМИТАТОРА ДЛЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ АДАПТАЦИИ ПРОГНОЗА
3.1 Анализ методов исследования временных рядов с применением нейронных сетей.
3.2 Разработка алгоритма нейросстевого моделирования динамически адаптируемого прогноза объемов сбыта многоассортиментной продукции .
4 НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ОБЪЕМОВ СБЫТА МНОГО АССОРТИМЕНТНОЙ ПРОДУКЦИИ
4.1 Подготовка данных для нейроимитационного моделирования временных рядов.
4.2 Нейроимитационное моделирование прогноза сбыта многоассортиментной продукции на примере данных
корпорации Глория Джинс
5 СОЗДАНИЕ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ЗОБАШБ ДЛЯ.
НЕЙРОИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ЭКОНОМИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ.
5.1 Анализ структуры хранилища данных корпорации Глория Джинс
5.2 Разработка структуры программного нейроимитатора.
5.3 Внедрение пользовательского интерфейса программного
нейроимитатора
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА