Riassunto analitico
La presente tesi ha come oggetto un tema di grande attualità verso il quale la ricerca sta ponendo un vasto interesse: l’analisi della domanda commerciale. In particolare, in questo elaborato sono analizzati principalmente profili di domanda irregolari e sporadici, i quali rappresentano una classe di codici particolarmente difficoltosa da gestire poiché caratterizzata da un’elevata variabilità sia nell’entità delle richieste sia negli interarrival times tra due consumi consecutivi. L’elaborato si compone principalmente di due parti. La prima propone la trattazione di metodi statistici tradizionali, tra cui la classe delle medie mobili e quella degli smorzamenti esponenziali. In primo luogo viene presentata un’analisi a carattere teorico dei vari metodi, poi condotta la discussione dei risultati ottenuti dalle sperimentazioni su codici appartenenti a due casi reali. La seconda parte della tesi è dedicata ad un approccio innovativo per la gestione di profili di domanda irregolare e sporadica: le reti neurali artificiali. Sono modelli matematici che emulano il processo di apprendimento umano. Si basano sul concetto che è possibile far apprendere ad un apparato matematico determinate leggi che non si conoscono a priori facendogli analizzare un numero elevato di dati. La tesi si conclude con una vasta sperimentazione eseguita nell’ambito di un progetto dedicato allo studio delle reti neurali nato dalla collaborazione tra il Dipartimento di Scienze e Metodi dell’Ingegneria di Reggio Emilia e il Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università di Bologna.
|