Demand forecasting for inventory management using limited data sets.
El objetivo principal de este documento es presentar una forma de resolver problemas de pronóstico utilizando herramientas de código abierto para el análisis de series temporales. Primero presentamos una introducción al sector de hidrocarburos y análisis de series de tiempo, luego nos enfocamos en l...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
- Repositorio:
- Expeditio: repositorio UTadeo
- Idioma:
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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http://expeditio.utadeo.edu.co
- Palabra clave:
- Optimización de enjambre de partículas
Fb-Prophet
Soporte regresor de vectores
Series temporales pequeñas
Hidrocarburos
Pronóstico
Costo de transporte
Distribución física de mercancías
Control de inventarios
Ingeniería industrial -- Trabajos de grado
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- Abierto (Texto Completo)
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El objetivo principal de este documento es presentar una forma de resolver problemas de pronóstico utilizando herramientas de código abierto para el análisis de series temporales. Primero presentamos una introducción al sector de hidrocarburos y análisis de series de tiempo, luego nos enfocamos en los métodos de solución basados en aprendizaje supervisado capacitado (regresión de vectores de soporte) con algoritmos bioinspirados (optimización de enjambre de partículas). Exponemos Algunos beneficios del uso admiten máquinas de vectores y herramientas de código abierto que se enfocan en variables como tendencia y estacionalidad (en este trabajo elegimos el paquete fb-profhet y soporte regresor de vectores con scikit-learn como herramientas principales porque tienen resultados representativos relacionados con conjuntos de datos limitados y optimización de enjambre de partículas como algoritmo de entrenamiento debido a su velocidad y adaptabilidad). Finalmente mostramos los resultados y compararlos con su RMSE obtenido. |
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Romero Gelvez, Jorge IvanVillamizar, Esteban FelipeIngeniero(s) Industrial(es)Colombia2020-07-29T15:25:14Z2020-07-29T15:25:14Z2020http://hdl.handle.net/20.500.12010/11334http://expeditio.utadeo.edu.coEl objetivo principal de este documento es presentar una forma de resolver problemas de pronóstico utilizando herramientas de código abierto para el análisis de series temporales. Primero presentamos una introducción al sector de hidrocarburos y análisis de series de tiempo, luego nos enfocamos en los métodos de solución basados en aprendizaje supervisado capacitado (regresión de vectores de soporte) con algoritmos bioinspirados (optimización de enjambre de partículas). Exponemos Algunos beneficios del uso admiten máquinas de vectores y herramientas de código abierto que se enfocan en variables como tendencia y estacionalidad (en este trabajo elegimos el paquete fb-profhet y soporte regresor de vectores con scikit-learn como herramientas principales porque tienen resultados representativos relacionados con conjuntos de datos limitados y optimización de enjambre de partículas como algoritmo de entrenamiento debido a su velocidad y adaptabilidad). Finalmente mostramos los resultados y compararlos con su RMSE obtenido.Requerimientos de sistema: Adobe Acrobat ReaderThe main focus of this document is to present a way to solve forecasting issues using open source tools for time series analysis. First we present an introduction to the hydrocarbon sector and time series analysis, later we focus in the solution methods based on supervised learning trained (support vector regression) with bio-inspired algorithms (Particle swarm optimization). We expose some benefits of use support vector machines and open source tools that focuses on variables like trend and seasonality (in this work we chose fb-prophet package and support vector regressor with scikit-learn as main tools because they have representative results dealing with limited data sets, and Particle swarm optimization as training algorithm because their speed and adaptability). Finally we show the results and compare them with their RMSE obtained.8 páginasapplication/pdf1 recurso en línea (archivo de texto)Universidad de Bogotá Jorge Tadeo LozanoIngeniería IndustrialFacultad de Ciencias Naturales e Ingenieríainstname:Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanoreponame:Expeditio Repositorio Institucional UJTLOptimización de enjambre de partículasFb-ProphetSoporte regresor de vectoresSeries temporales pequeñasHidrocarburosPronósticoCosto de transporteDistribución física de mercancíasControl de inventariosIngeniería industrial -- Trabajos de gradoDemand forecasting for inventory management using limited data sets.Trabajo de grado de pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf239333https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/bitstream/20.500.12010/11334/1/Trabajo%20de%20grado.pdff026b88df3ae07f49a635cb7782f6e98MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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