เป้าหมายหลักของการศึกษาครั้งนี้คือการเสนอ<br>แบบจําลองการปรับให้เหมาะสมตามการคาดการณ์ความต้องการ<br>วิธีการขึ้นอยู่กับการศึกษาเปรียบเทียบโดยใช้แนวโน้ม<br>การวิเคราะห์การปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลของ HW และ<br>วิธีการสลายตัวของการคาดการณ์ชุดเวลาสําหรับ<br>ประเมินความต้องการในอนาคตที่สมจริง<br>เพื่อสร้างพื้นหลังที่จําเป็นสําหรับ<br>แบบจําลอง จําเป็นต้องมีวิธีการคาดการณ์ความต้องการ ถึง<br>บรรลุเป้าหมายนี้มีการใช้วิธีการคาดการณ์สามวิธี<br>และเปรียบเทียบซึ่งกันและกันเพื่อหามากที่สุด<br>วิธีที่สําเร็จภายในชุดข้อมูลที่กําหนด เหล่า นี้<br>วิธีการถูกเลือกตามการแสดงของพวกเขา<br>ภายในชุดข้อมูลบางชุด การวิเคราะห์แนวโน้มสามารถดําเนินการได้<br>ประสบความสําเร็จกับข้อมูลที่มีแนวโน้มบางอย่าง<br>วิธีการสลายตัวมีประสิทธิภาพสูงใน 'วงจร'<br>แบบจําลองและวิธีการ HW ประสบความสําเร็จใน 'ตามฤดูกาล'<br>แบบจําลองที่มีข้อมูลวงจรอยู่ด้วย หลังจาก<br>กระบวนการทํานายการแสดงของวิธีการทั้งหมด<br>ถูกเปรียบเทียบและพบว่า<br>การสลายตัวและวิธีการ HW มีทั้งคู่<br>ประสบความสําเร็จในข้อมูลวงจรตามฤดูกาลที่ทันสมัยเช่นกลุ่มของเรา<br>แบบจําลองอินเทรนด์จะประสบความสําเร็จสําหรับกลุ่มข้อมูลเท่านั้น<br>ที่มีเพียงส่วนประกอบแนวโน้ม<br>หลังจากกระบวนการนี้เกี่ยวกับการศึกษาในอนาคต<br>ข้อมูลที่คาดการณ์ไว้จะถูกใช้ในรูปแบบ MILP รวมถึง<br>ความต้องการที่เลือนลาง วัตถุประสงค์หลักคือการใช้<br>โมเดลเหล่านี้เพื่อพัฒนาการสนับสนุนการตัดสินใจ<br>สําหรับผู้บริหารในอุตสาหกรรม F&B
การแปล กรุณารอสักครู่..
