Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Predictions of Sales of a Selected Agriculture Commodity with Consideration of Effects of Self-Sufficiency in Supply

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26510%2F14%3APU109627" target="_blank" >RIV/00216305:26510/14:PU109627 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Predictions of Sales of a Selected Agriculture Commodity with Consideration of Effects of Self-Sufficiency in Supply

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The article focuses on the prediction of apple sales of selected company by linear regression and subsequently by using neural networks. The authors find that one of the most important influences on this commodity affects self-sufficiency, which is a major source of anomaly in the market with apples, which manifests itself in 6 months, when the rising price increases and quantity sold, the price increase in the reporting period for10 consecutive years was as the same as a inflation. Prediction of applesales in the period from June to November may be based on a neuron network with benefit, without the necessity of identifying further factors affecting the demand. In the remaining months an accurate prediction with the help of a neuron network will require the identification of factors affecting purchasing behaviour of the consumers. Created prediction model and the methodology of creation of this model could be used (under specific condition) for prediction of sales for other food comm

  • Název v anglickém jazyce

    Predictions of Sales of a Selected Agriculture Commodity with Consideration of Effects of Self-Sufficiency in Supply

  • Popis výsledku anglicky

    The article focuses on the prediction of apple sales of selected company by linear regression and subsequently by using neural networks. The authors find that one of the most important influences on this commodity affects self-sufficiency, which is a major source of anomaly in the market with apples, which manifests itself in 6 months, when the rising price increases and quantity sold, the price increase in the reporting period for10 consecutive years was as the same as a inflation. Prediction of applesales in the period from June to November may be based on a neuron network with benefit, without the necessity of identifying further factors affecting the demand. In the remaining months an accurate prediction with the help of a neuron network will require the identification of factors affecting purchasing behaviour of the consumers. Created prediction model and the methodology of creation of this model could be used (under specific condition) for prediction of sales for other food comm

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    AE - Řízení, správa a administrativa

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of The 23nd International Business Information Management Association Conference

  • ISBN

    978-0-9860419-2-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    1842-1855

  • Název nakladatele

    International Business Information Management Association (IBIMA)

  • Místo vydání

    Valencia

  • Místo konání akce

    Valencia

  • Datum konání akce

    13. 5. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000339308100188