DOI:

https://doi.org/10.14483/22484728.9872

Publicado:

2014-11-26

Número:

Vol. 8 Núm. 2 (2014)

Sección:

Visión Investigadora

Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast

Autores/as

  • Cristhian Johnatan Izquierdo Ortiz
  • Carlos Enrique Montenegro Marin

Palabras clave:

Demand forecasting, Genetic algorithms, Artificial neural networks, Forecasting methods (es).

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Resumen (es)

The article is about creating a space for multiple tests of demand forecasting techniques, this space is a software development where besides to testing the algorithms on the same database, these code routines can be compared with each other, this tool allows generate forecasts to be usable in decision making on purchases of Distribution Companies. Besides comparing forecasting some simple techniques like Moving Average (MM) and Last Period with other techniques such as Artificial Neural Networks (ARN) and genetic algorithms (GA), the comparison is made taking into account the error criteria of generated forecasts and the processing time of the methods. Throughout the article explains the design, development and implementation of the above methods and their integration with the tool.

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Cómo citar

APA

Izquierdo Ortiz, C. J., & Montenegro Marin, C. E. (2014). Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast. Visión electrónica, 8(2), 55–66. https://doi.org/10.14483/22484728.9872

ACM

[1]
Izquierdo Ortiz, C.J. y Montenegro Marin, C.E. 2014. Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast. Visión electrónica. 8, 2 (nov. 2014), 55–66. DOI:https://doi.org/10.14483/22484728.9872.

ACS

(1)
Izquierdo Ortiz, C. J.; Montenegro Marin, C. E. Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast. Vis. Electron. 2014, 8, 55-66.

ABNT

IZQUIERDO ORTIZ, C. J.; MONTENEGRO MARIN, C. E. Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast. Visión electrónica, [S. l.], v. 8, n. 2, p. 55–66, 2014. DOI: 10.14483/22484728.9872. Disponível em: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/9872. Acesso em: 1 dic. 2021.

Chicago

Izquierdo Ortiz, Cristhian Johnatan, y Carlos Enrique Montenegro Marin. 2014. «Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast». Visión electrónica 8 (2):55-66. https://doi.org/10.14483/22484728.9872.

Harvard

Izquierdo Ortiz, C. J. y Montenegro Marin, C. E. (2014) «Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast», Visión electrónica, 8(2), pp. 55–66. doi: 10.14483/22484728.9872.

IEEE

[1]
C. J. Izquierdo Ortiz y C. E. Montenegro Marin, «Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast», Vis. Electron., vol. 8, n.º 2, pp. 55–66, nov. 2014.

MLA

Izquierdo Ortiz, C. J., y C. E. Montenegro Marin. «Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast». Visión electrónica, vol. 8, n.º 2, noviembre de 2014, pp. 55-66, doi:10.14483/22484728.9872.

Turabian

Izquierdo Ortiz, Cristhian Johnatan, y Carlos Enrique Montenegro Marin. «Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast». Visión electrónica 8, no. 2 (noviembre 26, 2014): 55–66. Accedido diciembre 1, 2021. https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/9872.

Vancouver

1.
Izquierdo Ortiz CJ, Montenegro Marin CE. Benchmarking among artificial intelligence techniques applied to forecast. Vis. Electron. [Internet]. 26 de noviembre de 2014 [citado 1 de diciembre de 2021];8(2):55-66. Disponible en: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/visele/article/view/9872

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