Generalised concept of artificial neural network models for demand forecasting of metallurgical commodities
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27360%2F11%3A86081934" target="_blank" >RIV/61989100:27360/11:86081934 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Generalised concept of artificial neural network models for demand forecasting of metallurgical commodities
Popis výsledku v původním jazyce
The article presents a generalised concept of artificial neural network forecasting models that would provide sufficient accuracy forecasts even in the period of significant fluctuation of demand for metallurgical commodities. The concept was deduced from two artificial neural network forecasting models which were applied in two processes of metallurgical companies and for two forecasting horizons. The first one was iron ore supply process where the objective was a short-term forecast of iron ore demand. The second was heavy plate cut shapes production process where a middle-term forecast was required.
Název v anglickém jazyce
Generalised concept of artificial neural network models for demand forecasting of metallurgical commodities
Popis výsledku anglicky
The article presents a generalised concept of artificial neural network forecasting models that would provide sufficient accuracy forecasts even in the period of significant fluctuation of demand for metallurgical commodities. The concept was deduced from two artificial neural network forecasting models which were applied in two processes of metallurgical companies and for two forecasting horizons. The first one was iron ore supply process where the objective was a short-term forecast of iron ore demand. The second was heavy plate cut shapes production process where a middle-term forecast was required.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
AE - Řízení, správa a administrativa
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Hutnik: Wiadomości Hutnicze
ISSN
1230-3534
e-ISSN
—
Svazek periodika
78
Číslo periodika v rámci svazku
9
Stát vydavatele periodika
PL - Polská republika
Počet stran výsledku
3
Strana od-do
745-747
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—