استخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بحجم المبيعات في المؤسسة الجزائرية (دراسة تطبيقية)

Abstract

تهدف هذه الورقة البحثية في محاولة تطبيق أسلوب السلاسل الزمنية من خلال تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بحجم المبيعات في مؤسسة سونلغاز بشلف / الجزائر، وقد أجريت هذه الدراسة على البيانات الشهرية لمبيعات الكهرباء بـ KWh ـ خلال الفترة الزمنية من جانفي 2006 إلى ديسمبر 2012. حيث تم بناء نماذج الشبكات العصبية باستخدام شبكة البيرسبترون متعدد الطبقات MLP) ) والذي تكونت بنيته المعمارية من ثلاث طبقات )طبقة مدخلات "2"، طبقة خفية "3"، طبقة مخرجات "1") واستخدمت الدالة اللوجستية كدالة تحفيز في الطبقة الخفية وفي طبقة المخرجات واستخدم لتدريب هذه الشبكات خوارزمية الانتشار السريع. وقد بينت نتائج الدراسة أن الشبكة الناتجة جيدة وأعطت تنبؤات دقيقة وقريبة من الواقع في الفترة من 1 جانفي إلى غاية 31 ديسمبر 2013. Le but de ce papier dans une tentative pour appliquer la méthode de la série de temps grâce à la technique des réseaux de neurones artificiels pour prédire le volume des ventes dans l'institution Sonelgaz : Chlef /Algérie, cette étude a été menée sur des données mensuelles pour les ventes (kWh) d'électricité au cours de la période de janvier 2006 -décembre 2012, où il a été construit des modèles de réseaux de neurones utilisant le réseau Perceptron multicouche (MLP), qui a formé son architecture en trois couches (la couche d'entrée "2", couche cachée "3", les sorties de la couche "1") et utilisé la fonction de logistique en fonction des mesures de relance dans la classe caché dans la production de la couche et utilisé pour former ces réseaux algorithme propagation rapide. Les résultats de l'étude ont montré que le réseau résultant est bon et a donné des prévisions précises et proches de la réalité dans la période allant du 1er Janvier jusqu'au 31 décembre 2013.