Применение нечёткого метода группового учёта аргументов (НМГУА) для прогнозирования количества продаж в торговле.

Актуальность. На почве возникновения новых технологий, возник вопрос, о моделировании сложных процессов которые протекают в жизни и внесении уже полученной модели в программу, для получения быстрого, правильного решения изучаемой системы.
1 Цель. Использовать знания, полученные при изучении курса «Основы программирования интеллектуальных систем» для приобретения творческих навыков в решении практических задач, возникающих в управлении производственными, финансово - экономическими и другими организационными системами. А именно получения объективного прогноза в финансово – экономической сложной системе.
2 Объект. Объектом моей научной работы стала финансово – экономическая система.
Предмет. Предметом изучения стала торговля, как один из видов финансово - экономических систем, нуждающаяся в объективном анализе и прогнозе.
Постановка задачи. В моей работе рассматривается торговля, как один из видов финансово-экономической системе, точнее работа одного из супермаркетов, занимающейся торговлей продовольственных товаров. Задача состоит в построении прогнозирующих моделей (функции продаж) и нахождении неизвестной функциональной зависимости между прогнозируемой величиной (количество продаж) и заданным набором макроэкономических показателей по экспериментальным точкам. При этом аналитический вид модели неизвестен.

Для торговых сетей (супермаркетов, торговых магазинов) основным заработком является продажа продуктов, товаров. Данный товар, продукт покупается у производителя и уже с наценкой поступает на прилавок. Важной частью данного процесса является учёт количества продаж товаров, продуктов, т.к. если в магазине будет отсутствовать данная продукция, а спрос на нее будет продолжаться, компания может, просто-напросто лишится дополнительного заработка. При другом случае, если компания пробрела чересчур много товара, если товар является скоропортящимся, либо нуждается в срочной оплате поставщику, компания может прогореть и увеличит дополнительный убыток. Чтоб разрешить данную проблему стоит проанализировать продажи, которые были в прошлых периодах и сделать правильный прогноз на заказ.
Данную проблему можно решить и программно, построив определённую мат-модель, которая могла бы сопоставиться с нашим процессом. В случае, когда мат-модель определить заранее невозможно есть выход построения данной модели методом НМГУА (нечёткий метод группового учёта аргументов).
Как показали данные результатов, проведенные с помощью специально сделанной программы, НМГУА эффективно применим для построения объективной модели в процессе работы алгоритма, а также возможность работать на коротких выборках. Особенностью нечеткого МГУА является получение интервальных оценок для прогнозируемой переменной, что позволяет судить о точности получаемого прогноза. Однако есть и недостаток данной модели, и он значимый, в случае когда в исходных данных присутствует явление скачков (пару точек намного отличающихся от остальной выборки) метод плохо учитывает данный факт, если прогноз начинать до начала данного скачка.