Feature Extraction Via Multiresolution MODWT Analysis in a Rainfall Forecast System

During 30 years, expert meteorologists have been sampling meteorological measurements directly related to the rainfall event, in order to improve the current forecast procedures. This study performs the Feature Extraction and Feature Selection processes to extract the relevant information in the rainfall event. The Feature Extraction has been performed with a Multiresolution Analysis applying the Maxima OverlapWavelet Transform. The selection of the wavelet decomposition, was obtained applying a Sequential Feature Selection algorithm based on General Regression Neural Networks. In this paper, it is also presented a novel architecture to perform short and medium term weather forecasts based on Neural Networks and time series estimation filters. The preliminary results obtained, present this architecture as a feasible alternative to the current forecast procedures performed by super computer simulation centers

Metodología para pronosticar demanda y clasificar inventarios en empresas comercializadoras de productos mayoristas

Objective: To recommend a methodology that allows for inventory classification and demand forecasting, by wholesale supplier companies, as critical factors to implement performance optimization. Methods and techniques: The methodology relies on the use of a multilayer artificial neural network developed with Weka software, which adds a solution to inventory item classification problems, which is based on ABC and analytics of hierarchy processes (AHP). The methodology was developed in three phases, the first one was in charge of inventory classification, the second was related to forecasting, and the third, to integrated result analysis. Main results: A hierarchical scale of variables was suggested for inventory item classification, as well as weigthing opinions and sub-opinions, and its selection extent. An effective way of forecasting individual demands was presented for every inventory item. Conclusions: The application of this methodological tool by ACINOX sales company in Holguin province corroborated its effectiveness to solve inventory classification problems and demand forecasting. As a result, all the executives have access to a tool that contributes to decision-making, in order to favor better items classification and forecasting. Key words: demand forecasting; aggregate planning; artificial neural networks; inventory classification; ABC classification.Objetivo: Proponer una metodología que permita la clasificación de inventarios y el pronóstico de la demanda, en empresas comercializadoras de productos mayoristas, los cuales son factores claves para optimizar su desempeño. Métodos y técnicas: La metodología se sustenta en el uso de una red neuronal artificial tipo perceptrón multicapa creada con el software Weka; con el agregado de resolver problemas de clasificación de ítems del inventario, basados en ABC y el proceso de análisis jerárquico AHP. La metodología constó de tres fases, la primera encargada de la clasificación de los inventarios, la segunda del pronóstico, y la tercera del análisis integrado de los resultados. Principales resultados: Se propuso una escala jerárquica de variables para la clasificación de ítems del inventario, así como de los pesos de los criterios y subcriterios que la conforman, y su rango de selección. Se mostró una manera efectiva para pronosticar la demanda de forma individualizada para cada ítem del inventario. Conclusiones: La aplicación de la herramienta metodológica en la empresa ACINOX UEB Holguín comercializadora, de la provincia Holguín, Cuba, validó su efectividad para resolver problemas de clasificación de inventarios y pronóstico de demanda. Como derivado de su aplicación, se proporcionó a sus directivos, un instrumento que permite la toma de decisiones en aras de favorecer aquellos ítems mejor clasificados y sus pronósticos

Metodología para pronosticar demanda y clasificar inventarios en empresas comercializadoras de productos mayoristas

Objetivo: Proponer una metodología que permita la clasificación de inventarios y el pronóstico de la demanda, en empresas comercializadoras de productos mayoristas, los cuales son factores claves para optimizar su desempeño. Métodos y técnicas: La metodología se sustenta en el uso de una red neuronal artificial tipo perceptrón multicapa creada con el software Weka; con el agregado de resolver problemas de clasificación de ítems del inventario, basados en ABC y el proceso de análisis jerárquico AHP. La metodología constó de tres fases, la primera encargada de la clasificación de los inventarios, la segunda del pronóstico, y la tercera del análisis integrado de los resultados. Principales resultados: Se propuso una escala jerárquica de variables para la clasificación de ítems del inventario, así como de los pesos de los criterios y subcriterios que la conforman, y su rango de selección. Se mostró una manera efectiva para pronosticar la demanda de forma individualizada para cada ítem del inventario. Conclusiones: La aplicación de la herramienta metodológica en la empresa ACINOX UEB Holguín comercializadora, de la provincia Holguín, Cuba, validó su efectividad para resolver problemas de clasificación de inventarios y pronóstico de demanda. Como derivado de su aplicación, se proporcionó a sus directivos, un instrumento que permite la toma de decisiones en aras de favorecer aquellos ítems mejor clasificados y sus pronósticos

Pronóstico de la demanda del biodiesel mediante la aplicación de técnicas de machine learning

Este artículo aborda la aplicación de un modelo de pronóstico de Machine Learning para establecer la demanda del principal material utilizado en la perforación de pozos petroleros. Se realizó un análisis de los datos disponibles de la compañía de estudio, permitiendo identificar los cinco materiales con mayor participación en las transacciones diarias de una operación, tomando como dato de entrada del modelo el material Biodiesel que representa el 42% de las transacciones registradas. Posteriormente, se entrenan dos modelos, Arboles de Regresión y Random Forest, se realizó una transformación y limpieza a los datos, se entrenaron dos algoritmos. Finalmente se evalúan estos modelos, usando medidas de error porcentual absoluto medio.This article addresses the application of a Machine Learning forecasting model to establish the demand for the main material used in drilling oil wells. An analysis of the data available from the study company was carried out, allowing the identification of the five materials with the highest participation in the daily transactions of an operation, taking as input data of the model the Biodiesel material that represents 42% of the registered transactions. Subsequently, two models are trained, Regression Trees and Random Forest, a transformation and cleaning of the data was carried out, two algorithms were trained. Finally, these models are evaluated, using measures of mean absolute percentage error

Pronóstico de la demanda del biodiesel mediante la aplicación de técnicas de machine learning

Este artículo aborda la aplicación de un modelo de pronóstico de Machine Learning para establecer la demanda del principal material utilizado en la perforación de pozos petroleros. Se realizó un análisis de los datos disponibles de la compañía de estudio, permitiendo identificar los cinco materiales con mayor participación en las transacciones diarias de una operación, tomando como dato de entrada del modelo el material Biodiesel que representa el 42% de las transacciones registradas. Posteriormente, se entrenan dos modelos, Arboles de Regresión y Random Forest, se realizó una transformación y limpieza a los datos, se entrenaron dos algoritmos. Finalmente se evalúan estos modelos, usando medidas de error porcentual absoluto medio.This article addresses the application of a Machine Learning forecasting model to establish the demand for the main material used in drilling oil wells. An analysis of the data available from the study company was carried out, allowing the identification of the five materials with the highest participation in the daily transactions of an operation, taking as input data of the model the Biodiesel material that represents 42% of the registered transactions. Subsequently, two models are trained, Regression Trees and Random Forest, a transformation and cleaning of the data was carried out, two algorithms were trained. Finally, these models are evaluated, using measures of mean absolute percentage error