New product forecasting demand by using neural networks and similar product analysis
Pronóstico de demanda de productos nuevos mediante el uso de redes neuronales y el análisis de productos similares
DOI:
https://doi.org/10.15446/dyna.v81n186.45223Palabras clave:
demand forecasting, new products, neural networks, similar products (en)pronóstico de demanda, productos nuevos, redes neuronales, productos similares (es)
Descargas
Citas
Kahn, K.B., The hard and soft sides of new product forecasting, The Journal of Business Forecasting, 28 (4), pp. 29-32, 2009.
Jain, C.L., Benchmarking new product forecasting, The Journal of Business Forecasting, 26 (4), pp. 28-29, 2007.
Thiesing, F.M. and Vornberger, O., Sales forecasting using neural networks, Proceedings of the 1997 IEEE International Conference on Neural Networks, Huston, Texas, 4, pp. 2125-2128, 1997.
Lütkepohl, H., Forecasting with VARMA models, In G. Elliott, C.W.J. Granger and A. Timmermann (Eds.), Handbook of Economic Forecasting, Vol. 1, chapter 6, Netherland, Elsevier, pp. 287-325, 2006.
Adya, M. and Collopy, F., How effective are neural networks at forecasting and prediction?: A review and evaluation, Journal of Forecasting, 17, pp. 481-495, 1998.
Mittal, P., Chowdhury, S., Roy, S., Bhatia, N. and Srivastav, R., Dual artificial neural network for rainfall-runoff forecasting, Journal of Water Resource and Protection, 4, pp. 1024-1028, 2012.
Zhang, G., Patuwo, B.E. and Hu, M.Y.. Forecasting with artificial neural networks: The state of the art, International Journal of Forecasting, 14 (1), pp. 35-62, 1998.
Sanders, N.R. and Ritzman, L.P., Judgmental adjustment of statistical forecasts, In J.S. Armstrong (Ed.), Principles of forecasting: A handbook for researchers and practitioners, Kluwer Academic Publishers, 2001, pp. 405-416.
Yelland, P.M., Kim, S. and Stratulate, R., A bayesian model for sales forecasting at sun microsystems, Interfaces, 40 (2), pp. 118-129, 2010.
Krishnamurti, T.N., Kishtawal, C.M., LaRow, T.E., Bachiochi, D.R., Zhang, Z., Williford, C.E., Gadgil, S. and Surendran, S., Improved weather and seasonal climate forecasts from multimodal ensemble, Science, 285, pp. 1548-1550, 1999.
Armstrong, J.S., Combining forecasts, In J.S. Armstrong (Ed.), Principles of forecasting: a handbook for researchers and practitioners, Kluwer Academic Publishers, 2001, pp. 417-439.
Kahn, K.B., New Product Forecasting: An applied approach, New York, M.E. Sharpe Inc., 2006.
Ariza, A., Métodos utilizados para el pronóstico de demanda de energía eléctrica en sistemas de distribución, Tesis de grado en Ingeniería Electricista, Universidad Tecnológica de Pereira, Colombia, 2013.
Flórez, R. y Fernández, J.M.F., Las redes neuronales artificiales: Fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas. España, Netbiblo, 2008.
Charytoniuk, W., Box, E.D., Lee, W.J., Chen, M.S., Kotas, P. and Van Olinda, P., Neural-network-based demand forecasting in a deregulated environment, IEEE Transactions on Industry Applications, 36 (3), pp. 893-898, 2000.
Abdi, H., Valentin, D. and Edelman, B., Neural networks, California: SAGE Publications, 1999.
Jiménez, J.M., Pronóstico de demanda de llamadas en los call center, utilizando redes neuronales artificiales,Tesis de grado en Ingeniería Industrial y de Sistemas, Universidad de Piura, Piura, Perú, 2013.
Medina, S., Moreno, J. and Gallego, J.P., Pronóstico de la demanda de energía eléctrica horaria en Colombia mediante redes neuronales artificiales. Revista Facultad de Ingeniería, 59, pp. 98-107, 2011.
Vaisla, K.S. and Bhatt, A.K., An analysis of the performance of artificial neural network technique for stock market forecasting, International Journal on Computer Science and Engineering, 2 (6), pp. 2104-2109, 2010.
Fang-Mei, T., Ai-Chia, C. and Yi-Nung, P., Assessing market penetration combining scenario analysis, Delphi, and the technological substitution model: The case of the OLED TV market, Technological Forecasting & Social Change, 76, pp. 897-909, 2009.
Ward Systems Group (WSG). Neuroshell 2, User's Guide, 2000.
Taylor, R., Interpretation of the correlation coefficient: a basic review, Journal of Diagnostic Medical Sonography, 6, pp. 35-39, 1990.
da S. Gomes, D.S., Ludemir, T.B. and Lima, L.M.M.R., Comparison of new activation functions in neural network for forecasting financial time series, Neural Computing and Applications, 20 (3), pp. 417-439.
Licencia
Derechos de autor 2014 DYNA

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
El autor o autores de un artículo aceptado para publicación en cualquiera de las revistas editadas por la facultad de Minas cederán la totalidad de los derechos patrimoniales a la Universidad Nacional de Colombia de manera gratuita, dentro de los cuáles se incluyen: el derecho a editar, publicar, reproducir y distribuir tanto en medios impresos como digitales, además de incluir en artículo en índices internacionales y/o bases de datos, de igual manera, se faculta a la editorial para utilizar las imágenes, tablas y/o cualquier material gráfico presentado en el artículo para el diseño de carátulas o posters de la misma revista.




