Використання штучних нейронних мереж для прогнозування логістичних витрат машинобудівних підприємств

Abstract

В статті розглядається можливість застосування штучних нейронних мереж для прогнозування логістичних витрат на основі інформації про витрати попередніх періодів. Запропоновано використання тришарової мережі з навчанням за методом зворотного розповсюдження помилки. Визначено оптимальну конфігурацію такої нейронної мережі для використання з щомісячною інформацією щодо логістичних витрат машинобудівних підприємств.

The article deals with investigation of possibility of using artificial neural networks to predict the logistics costs. The forecasting based on the information of previous periods is considered. Author proposes to use a three-layer feedforward neural network with learning by backpropagation algorithm. An optimal configuration of the neural network for use on monthly logistics cost information is defined. Article emphasizes the urgency of the approach usage at the variety of machine-building enterprises.