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Tipo do documento: TCC
Título: Utilização de redes neurais recorrentes para predição de controle de estoque
Título(s) alternativo(s): Use of recurrent neural networks to predict inventory control
Autor: Faria Filho, Eduardo Rodrigues de
Guimarães, Gabriel Augusto de Vito D’Abbadia
Primeiro orientador: Pires, Sandrerley Ramos
Primeiro membro da banca: Pires, Sandrerley Ramos
Marques, Thyago Carvalho
Pinheiro Júnior, Carlos Galvão
Resumo: O presente trabalho visa estudar as Redes Neurais Recorrentes (RNN) como método para predição da quantidade de estoque necessária de milho debulhado para determinado período. Sendo esse milho o produto mais comercializado de uma determinada empresa vendedora de (X) Graduação produtos agrícolas. Diante disso, foi feito um estudo das séries históricas de vendas do produto em questão e assim confrontado períodos passados para a predição em períodos futuros.
Abstract: he present work aims at studying the Recurrent Neural network (RNN) as a method for prediction of the amount of stock needed for the given period of maize deseeded. Being that the corn product marketed for a specific seller of agricultural products. Before that, it was made a study of the historical series of sales of the product in question and so confronted past periods for the prediction in future periods.
Palavras-chave: Redes neurais recorrentes
Predição de estoque
Inteligência artificial
Recurrent neural network
Inventory prediction
Artificial intelligence
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal de Goiás
Sigla da instituição: UFG
Unidade acadêmica: Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e da Computação - EMC (RG)
Nome do curso: Engenharia da Computação (RG)
Citação: FARIA FILHO, Eduardo Rodrigues de; GUIMARÃES, Gabriel Augusto de Vito D’Abbadia. Utilização de redes neurais recorrentes para predição de controle de estoque. 2019. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e da Computação, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2019.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.bc.ufg.br/handle/ri/17983
Data de publicação: 5-Jul-2019
Aparece nas coleções:EMC - Trabalhos de Conclusão de Curso

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