CC BY
38
Секция «Информатика и вычислительная техника»
УДК 519.68
А. А. Ремезова Научный руководитель - В. В. Тынченко Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ
ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Рассматривается использование нейросетевого моделирования для прогнозирования временных рядов. Описываются результаты применения указанного подхода к решению задачи прогнозирования объемов продаж товаров в аптеке.
В сфере экономической деятельности одной из часто встречающихся на практике задач является задача прогнозирования объемов продаж товаров, представляющая собой задачу предсказания временного ряда. При этом получение качественной информации для принятия управленческих решений в значительной степени обусловлено правильным выбором метода прогнозирования.
Цель данной работы состояла в выборе и программной реализации метода, позволяющего эффективно решать задачи прогнозирования объемов продаж товаров в аптеке. Сравнительный анализ существующих методов прогнозирования позволил сделать выбор в пользу метода экстраполяции.
Задача экстраполяции временного ряда представляет собой одну из успешно решаемых с использованием искусственных нейронных сетей типовых задач анализа данных, суть которой заключается в аппроксимации функции многих переменных по заданному набору примеров путем погружения временного ряда в многомерное пространство. Общая процедура предсказания временных рядов при использовании нейро-сетей включает в себя следующие основные этапы: получение необходимых данных; выбор входных признаков, влияющих на объем продаж (в простейшем случае это только предыдущие объемы продаж); выбор глубины погружения на основе проведения экспертизы; построение нейросетевой модели; прогно-
зирование на основе полученной модели; проверка модели на адекватность. Если модель получилась неадекватной, осуществляется возврат ко второму шагу описанной процедуры [1].
Описанный подход применен автором для реализации модуля прогнозирования объемов продаж при создании автоматизированной информационной системы планирования закупок товаров для фармацевтического торгового предприятия, входящего в состав торговой сети «Губернские аптеки». На этапе тестирования разработанного модуля осуществлялось прогнозирование продаж товаров на первую неделю августа 2010 г. по имеющимся данным о продажах за июнь-июль 2010 г. по 213-ти наименованиям товаров. Среднее время прогнозирования одной номенклатуры товара составило 7,2 мин. Последующее сравнение результатов прогнозирования с реальными объемами продаж показало, что ошибка прогнозирования составила 4,57 %, что подтверждает эффективность примененного подхода к решению поставленной задачи.
Библиографическая ссылка
1. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем / под ред. М. В. Финкова. М. : Наука и техника, 2003.
© Ремезова А. А., Тынченко В. В., 2011
УДК 65.011.56
В. В. Сулейманова Научный руководитель - О. В. Малышев Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ОПТИМИЗАЦИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКОМ УЧРЕЖДЕНИИ
Предлагается метод оптимизации и автоматизации бизнес-процессов лечебно-профилактического учреждения ДКБ им. Семашко с целью повышения основных показателей эффективности: клинических, организационных и экономических.
В настоящее время во всем мире идет интенсивное применение информационных технологий (ИТ) в медицине, вследствие чего возникло понятие «электронная медицина» [1]. Применение ИТ в медицине реализуется в виде медицинских информационных систем (МИС) различного назначения и отдельных авто-
матизированных лечебно-диагностических приборов. Информационные технологии привлекаются для решения как общих проблем, характерных для здравоохранения в целом, так и частных задач конкретного лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) с учетом всех особенностей его функционирования.
