Demand Forecasting Based on the Set of Short Time Series

Demand Forecasting Based on the Set of Short Time Series This paper addresses the task of short historical time series and discrete descriptive parameters processing aimed at making demand forecast only on the basis of new product describing parameters. Several data mining methods are used for data processing including data extraction, pre-processing, cluster analysis and classification. Data preparation for data mining processes is made with user-defined parameters entered in the forecasting system. In the selected short historical time series the membership of an object in any class, which is a basis for creating prototypes, is determined using clustering. The k-means clustering algorithm is employed for finding the optimal number of clusters in the sample. The number of clusters is determined on the basis of the mean absolute error. As a result of classification, using inductive decision trees, a correlation between the prototype produced in the course of clustering and product describing parameters is determined. For new product demand clustering, a decision tree obtained as a result of classification is used. New product describing parameters are then projected on the tree, and a tree leave indicating the number of the prototype produced by means of clustering is found. The prototype curve structure depicts possible demand for a new product for the next period. Pieprasījumu prognozēšana balstoties uz īsām laika rindu kopām Rakstā tiek risināts uzdevums, kas saistīts ar īsu vēsturisku laika rindu un diskrētu aprakstošo parametru apstrādi, ar mērķi veikt pieprasījuma prognozi, balstoties tikai uz jaunā produkta aprakstošajiem parametriem. Datu apstrādei tiek pielietotas tādas datu ieguves metodes, kā datu apkopošana, pirmapstrāde, klasteru analīze un klasifikācija. Datu sagatavošana datu ieguves procesiem tiek veikta pēc lietotāja definētiem un prognozēšanas sistēmā ievadītiem parametriem. Atlasītajās vēsturiskajās laika rindās ar klasterizācijas palīdzību nosaka to piederību kādai no klasēm, uz kuru bāzes tiek veidoti paraugmodeļi. Klasterizācija tiek veikta, izmantojot modificētu k-vidējo algoritmu, atrodot optimālo klasteru skaitu datu kopā, kas nepieciešams datu kopas klasterizācijai, vadoties pēc vidējās absolūtās klasterizācijas kļūdas. Klasifikācijas rezultātā, ar induktīvo lēmuma koku palīdzību, tiek noteikta saikne starp klasterizācijā iegūto paraugmodeli un preces diskrētajiem aprakstošajiem parametriem. Jauna produkta pieprasījuma prognozei, izmanto klasifikācijas rezultātā izveidoto lēmuma koku, uz kura projicējot jaunā produkta aprakstošos parametrus, atrod koka lapu, kas norāda uz klasterizācijas rezultātā iegūtā paraugmodeļa numuru. Šī paraugmodeļa līknes struktūra norāda uz iespējamo jaunā produkta pieprasījumu nākamajam periodam. Прогнозирование спроса на базе множества коротких временных рядов В статье решается задача, связанная с обработкой коротких временных рядов и описывающих товардискретных параметров с целью произвести прогноз спроса, основываясь только на описывающие новый продукт параметры. Для обработки используются такие методы добычи данных, как сбор и предобработка данных, кластерный анализ и классификация. Подготовка данных для процессов добычи данных происходитс учетом параметров, которые пользователь ввел в систему. С помощью кластерного анализа в отобранных коротких исторических временных рядах определяют принадлежность объекта к одному из классов, на основе которых создаются образы. Кластерный анализ произведен на базе модифицированного алгоритма к-средних, определяя в выборке данных оптимальное количество кластеров на основе средней абсолютной ошибки кластеризации. В результате классификации, используя индуктивные деревья решения, образуется связь между образом, полученным в процессе кластеризации, и дискретными параметрами, описывающими товар. При прогнозировании спроса на новый продукт используется полученное в процессе классификации индуктивное дерево решений, на котором проецируются параметры, описывающие новый продукт. В результате, получают лист дерева, который указывает на номер спроса, полученный в процессе кластеризации. Структура кривой полученного спроса указывает на возможный спрос на новый продукт в будущем.