Введение
1 Особенности сбыта многоассортиментной продукции на примере корпорации «глория джинс» 7
1.1 Анализ особенностей сбыта многоассортиментрой продукции 7
1.2 Исследование предприятий рассматриваемого класса с позиции теории сложных систем 11
1.3 Анализ сбыта многоассортиментной продукции корпорации «Глория Джине» 18
2 Исследование сбыта многоассортиментной продукции на основе модели временных рядов 27
2.1 Обзор литературы по численным методам исследования сбыта продукции 27
2.2 Анализ методологии прогнозирования временных рядов Бокса-Дженкинса 64
2.3 Разработка концептуального метода динамически адаптируемого прогноза объемов сбыта многоассортиментной продукции на основе модели временных рядов 68
2.4 Исследование динамически адаптируемых моделей прогнозирования сбыта многоассортиментной продукции 80
3 Разработка нейроимитатора для динамической адаптации прогноза 84
3.1 Анализ методов исследования временных рядов с применением нейронных сетей 84
3.2 Разработка алгоритма нейросетевого моделирования динамически адаптируемого прогноза объемов сбыта многоассортиментной продукции 93
4 Нейросетевое моделирование временных рядов объемов сбыта многоассортиментной продукции 98
4.1 Подготовка данных для нейроимитационного моделирования временных рядов 98
4.2 Нейроимитационное моделирование прогноза сбыта многоассортиментной продукции на примере данных корпорации «Глория Джине» 101
5 Создание программного комплекса «solaris» для нейроимитационного моделирования экономических временных рядов» 104
5.1 Анализ структуры хранилища данных корпорации «Глория Джине»... 104
5.2 Разработка структуры программного нейроимитатора 109
5.3 Внедрение пользовательского интерфейса программного нейроимитатора 117
Заключение 123
Литература
