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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.11
- 수록면
- 3,182 - 3,189 (8page)
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In industries, how to improve forecasting accuracy such as sales, shipping is an important issue. There are many researches made on this. In this paper, a hybrid method is introduced and plural methods are compared. Trend removing by the combination of linear and 2nd order non-linear function and 3rd order non-linear function is executed to the data of Wheelchairs for three cases (Sum total data of Wheelchairs, Manually propelled wheelchairs and Electric wheelchairs). Genetic Algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and non-linear function. For the comparison, monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. DESCRIPTION OF ESM USING ARMA MODEL[2]
3. TREND REMOVAL METHOD
4. MONTHLY RATIO
5. FORECASTING ACCURACY
6. SEARCHING OPTIMAL WEIGHTS UTILIZING GA
7. NUMERICAL EXAMPLE
8. CONCLUSION
REFERENCES
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