Prediction Active Case of Covid-19 with ERNN

SARS-CoV-2 is known as Covid-19 has been spread in all world since end of 2019. Indonesia, including South Kalimantan has detected first Covid-19 in March 2020. This pandemic has affected in all entirely live in Indonesia. This makes Covid-19 be the main focus of the government. The government has provided aid and imposed restrictions on activities. These policies require planning that can be a solution. Careful planning requires an overview of the data on active cases that are positive for Covid-19. This overview can be obtained through prediction. In this research, Elman Recurrent Neural Network (ERNN) was used to predict active cases of Covid-19. Architecture of ERNN was used ERNN with 3 input nodes, 2 hidden nodes, and 2 context nodes. The data used is 277 data, which is then divided into training data and testing data, respectively 90%-10%, 80%-20%, and 70%-30%. ERNN with a learning rate of 0.1 until 0.9 is applied to data on active cases of Covid-19, then Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is calculated to find out performance of model generated by ERNN. The results showed that all of MAPE were below 10% with the smallest MAPE as 3.21% for scenario 90:10 and learning rate 0.6. MAPE value which is less than 10% indicates that ERNN has very good predictive ability.

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

Neural Network Approach in Forecasting Realized Variance Using High-Frequency Data

Background: Since high-frequency data have become available, an unbiased volatility estimator, i.e. realized variance (RV) can be computed. Commonly used models for RV forecasting suffer from strong persistence with a high sensitivity to the returns distribution assumption and they use only daily returns. Objectives: The main objective is measurement and forecasting of RV. Two approaches are compared: Heterogeneous AutoRegressive model (HAR-RV) and Feedforward Neural Networks (FNNs). Even though HAR-RV-type models describe RV stylized facts very well, they ignore its nonlinear behaviour. Therefore, FNN-HAR-type models are developed. Methods/Approach: Firstly, an optimal sampling frequency with application to the DAX index is chosen. Secondly, in and out of sample predictions within HAR models and FNNs are compared using RMSE, AIC, the Wald test and the DM test. Weights of FNN-HAR-type models are estimated using the BP algorithm. Results: The optimal sampling frequency of RV is 10 minutes. Within HAR-type models, HAR-RV-J has better, but not significant, forecasting performances, while FNN-HAR-J and FNN-LHAR-J have significantly better predictive accuracy in comparison to the FNN-HAR model. Conclusions: Compared to the traditional ones, FNN-HAR-type models are better in capturing nonlinear behaviour of RV. FNN-HAR-type models have better accuracy compared to traditional HAR-type models, but only on the sample data, whereas their out-of-sample predictive accuracy is approximately equal

Predicción del tipo y cantidad de actividades de instalación y mantenimiento gestionados por el personal técnico de la empresa Colvatel S.A, usando redes neuronales.

Este proyecto lleva a cabo la aplicación de un modelo ya establecido de red neuronal recurrente para predecir el número y tipo de servicios de instalación y mantenimiento gestionados por el personal técnico de Colvatel S.A. Su ejecución se realiza de acuerdo con el ciclo de vida de la metodología TDSP. La información empleada para el entrenamiento y predicción corresponde a las actividades atendidas en los segmentos de aprovisionamiento y aseguramiento de los servicios de línea básica y banda ancha cobre desde el 1 de enero de 2013 hasta el 31 de diciembre de 2017

Artificial Neural Network and Genetic Algorithm Hybrid Intelligence for Predicting Thai Stock Price Index Trend

This study investigated the use of Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) for prediction of Thailand's SET50 index trend. ANN is a widely accepted machine learning method that uses past data to predict future trend, while GA is an algorithm that can find better subsets of input variables for importing into ANN, hence enabling more accurate prediction by its efficient feature selection. The imported data were chosen technical indicators highly regarded by stock analysts, each represented by 4 input variables that were based on past time spans of 4 different lengths: 3-, 5-, 10-, and 15-day spans before the day of prediction. This import undertaking generated a big set of diverse input variables with an exponentially higher number of possible subsets that GA culled down to a manageable number of more effective ones. SET50 index data of the past 6 years, from 2009 to 2014, were used to evaluate this hybrid intelligence prediction accuracy, and the hybrid's prediction results were found to be more accurate than those made by a method using only one input variable for one fixed length of past time span

Artificial Neural Network and Genetic Algorithm Hybrid Intelligence for Predicting Thai Stock Price Index Trend

This study investigated the use of Artificial Neural Network (ANN) and Genetic Algorithm (GA) for prediction of Thailand’s SET50 index trend. ANN is a widely accepted machine learning method that uses past data to predict future trend, while GA is an algorithm that can find better subsets of input variables for importing into ANN, hence enabling more accurate prediction by its efficient feature selection. The imported data were chosen technical indicators highly regarded by stock analysts, each represented by 4 input variables that were based on past time spans of 4 different lengths: 3-, 5-, 10-, and 15-day spans before the day of prediction. This import undertaking generated a big set of diverse input variables with an exponentially higher number of possible subsets that GA culled down to a manageable number of more effective ones. SET50 index data of the past 6 years, from 2009 to 2014, were used to evaluate this hybrid intelligence prediction accuracy, and the hybrid’s prediction results were found to be more accurate than those made by a method using only one input variable for one fixed length of past time span

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

Применение метода отбора признаков для долгосрочного прогноза индекса Амманской фондовой биржи

Фондовые биржи — неотъемлемая часть мировой экономики; благодаря отслеживанию ежедневных операций, фондовые индексы отражают изменения показателей деятельности представленных на финансовом рынке фирм. Для построения модели прогнозирования фондового индекса Иордании в данной статье исследованы факторы, напрямую влияющие на индекс фондовой биржи. Чтобы выявить, какие секторы экономики оказывают наибольшее влияние на модель прогнозирования, авторы применили четыре метода отбора признаков для изучения связи между 23 секторами и индексом Амманской фондовой биржи (ASEI100) за период 2008–2018 гг. В каждой модели были выделены 10 наиболее значимых факторов, которые затем они были объединены и внесены в таблицу частот. Для проверки достоверности основных факторов, которые наиболее часто встречались в четы- рех моделях, а также для оценки их влияния на ASEI использовались методы линейной регрессии и обычных наименьших квадратов. Результаты исследования показали, что существует шесть основных секторов, непосредственно влияющих на общий фондовый индекс в Иордании: здравоохранение, горнодобывающая промышленность, производство одежды, текстиля и изделий из кожи, недвижимость, финансовые услуги, транспорт. Показатели этих секторов можно использовать для прогнозирования изменений индекса Амманской фондовой биржи в Иордании. Кроме того, линейная регрессия выявила статистически значимую взаимосвязь между шестью секторами (независимые переменные) и ASEI (зависимая переменная). Полученные результаты, описывающие наиболее важные секторы экономики Иордании, могут быть использованы инвесторами для принятия инвестиционных решений

Применение метода отбора признаков для долгосрочного прогноза индекса Амманской фондовой биржи

Фондовые биржи — неотъемлемая часть мировой экономики; благодаря отслеживанию ежедневных операций, фондовые индексы отражают изменения показателей деятельности представленных на финансовом рынке фирм. Для построения модели прогнозирования фондового индекса Иордании в данной статье исследованы факторы, напрямую влияющие на индекс фондовой биржи. Чтобы выявить, какие секторы экономики оказывают наибольшее влияние на модель прогнозирования, авторы применили четыре метода отбора признаков для изучения связи между 23 секторами и индексом Амманской фондовой биржи (ASEI100) за период 2008–2018 гг. В каждой модели были выделены 10 наиболее значимых факторов, которые затем они были объединены и внесены в таблицу частот. Для проверки достоверности основных факторов, которые наиболее часто встречались в четы- рех моделях, а также для оценки их влияния на ASEI использовались методы линейной регрессии и обычных наименьших квадратов. Результаты исследования показали, что существует шесть основных секторов, непосредственно влияющих на общий фондовый индекс в Иордании: здравоохранение, горнодобывающая промышленность, производство одежды, текстиля и изделий из кожи, недвижимость, финансовые услуги, транспорт. Показатели этих секторов можно использовать для прогнозирования изменений индекса Амманской фондовой биржи в Иордании. Кроме того, линейная регрессия выявила статистически значимую взаимосвязь между шестью секторами (независимые переменные) и ASEI (зависимая переменная). Полученные результаты, описывающие наиболее важные секторы экономики Иордании, могут быть использованы инвесторами для принятия инвестиционных решений