О применении нейросетевых моделей при планировании производства ЛКМ

Основываясь на проведенных ранее исследованиях, были использованы данные, полученные в процессе сбора и анализа статистических данных. Определены внешние и внутренние факторы, влияющие на систему. Рассмотрены методы прогнозирования, оптимально подходящие для решения задач, стоящих перед предприятием лакокрасочной отрасли. С помощью метода анализа иерархий был проведен анализ альтернативных методов прогнозирования. На основании выводов, полученных в результате анализа, были выбраны нейросетевые модели. В статье рассмотрены результаты проведенной серии экспериментов по прогнозированию выпуска продукта НЦ-132 (Выбор мастера) с помощью нейросетевых моделей. По результатам экспериментов предложена схема выбора нейросетевой модели и алгоритм ее предварительного обучения. Приведены результаты проведенных экспериментов, на основании которых в дальнейшем планируется описание функционала модуля прогнозирования, разработки технического задания и внедрения разработанной системы.