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Title: Predicción del volumen de ventas de una distribuidora de bebidas gasificadas y no gasificadas en la ciudad de Chimbote utilizado redes neuronales artificiales
Advisor(s): Vásquez Villalobos, Víctor Javier; Siche Jara, Raúl Benito
Issue Date: 2017
Institution: Universidad Nacional de Trujillo
Abstract: Se predijo por Redes Neuronales Artificiales (RNA) el volumen de ventas de una distribuidora de bebidas ante la problemática de sobre almacenamiento en temporadas de alta demanda. La predicción de realizó para cuatro bebidas más representativas de la marca: RNA-A, B, C y D con algoritmos de entrenamiento Backpropagation (BP) y ajuste de pesos Levenberg-Marquadt (LM), topología: 4 entradas (temperatura ambiental, precio, variación poblacional y tiempo), una salida (predicción de ventas), función de transferencia de entrada la tangente sigmoidal hiperbólica (tansig) y la función de transferencia de salida lineal (purelin) en 1 capa oculta, coeficiente de momento 0.1, meta de error 0.1, tasa de aprendizaje 0.001. Para cada bebida se trabajó con 150 neuronas, escogiendo solo 3 con el menor error cuadrático medio “mse”. La RNA-A con 37 neuronas, 400 etapas de entrenamiento, mse=0.258 y R= 0,97565 mostró un % de error absoluto= 9,5395. La RNA-B con 90 neuronas, 150 etapas de entrenamiento, mse= 5,33 y R=0,97789 mostró un % de error absoluto= 10,4934. La RNA-C con 127 neuronas, 70 etapas de entrenamiento, mse= 15,4 y R=0,90068 mostró un % de error absoluto=12,75298. La RNA-D con 160 neuronas, 69 etapas de entrenamiento, mse=2,21 y R= 0,95528 mostró un % de error absoluto= 8,42046.
Note: The sales volume of a beverage distributor was predicted by Artificial Neural Network (RNA) in the face of the problem of over-storage in high-demand seasons. The prediction was performed for four most representative drinks of the brand: RNA-A, B, C and D with training algorithms Backpropagation (BP) and weight adjustment Levenberg-Marquadt (LM), topology: 4 inputs, population variation and time), an output (sales prediction), input transfer function the hyperbolic sigmoidal tangent (tansig) and the linear output transfer function (purelin) in 1 hidden layer, moment coefficient 0.1, target of error 0.1, learning rate 0.001. For each drink we worked with 150 neurons, choosing only 3 with the lowest mean square error "mse". RNA-A with 37 neurons, 400 training stages, mse = 0.258 and R = 0.97565 showed an absolute error rate = 9.5395. RNA-B with 90 neurons, 150 training stages, mse = 5.33 and R = 0.97789 showed an absolute error rate = 10.4934. The RNA-C with 127 neurons, 70 training stages, mse = 15,4 and R = 0,90068 showed an absolute error rate = 12,75298. The RNA-D with 160 neurons, 69 training stages, mse = 2.21 and R = 0.95528 showed an absolute error rate = 8.42046.
Discipline: Agroindustrial
Grade or title grantor: Universidad Nacional de Trujillo - Facultad de Ciencias Agropecuarias
Grade or title: INGENIERO AGROINDUSTRIAL
Register date: 24-Mar-2018



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