Banca de DEFESA: THIAGO MANTUANI DE SOUZA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: THIAGO MANTUANI DE SOUZA
DATA: 28/06/2021
HORA: 14:00
LOCAL: Defesa a ser realizada por videoconferência
TÍTULO:

Previsão de preços e demandas de produtos do varejo utilizando técnicas de aprendizado de máquina

PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizado de Máquina. Demanda. Floresta Aleatória. Varejo. K Vizinhos mais próximos. Máquinas de Vetores de Suporte. Preços. Rede Neural Artificial.

PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

O sucesso das empresas do varejo depende de alguns fatores que auxiliam na tomada de decisão. Um desses fatores está relacionado a estocagem e disponibilidade dos produtos, para assim atender a demanda dos clientes. Os preços também são um desses fatores pois, a partir deles, os clientes tomarão a decisão de compra dos produtos. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi aplicar técnicas de aprendizado de máquina (AM) para prever as demandas e os preços de alguns produtos do varejo. Para o treinamento do sistema de AM, escolheu-se uma série de vendas de alguns produtos no varejo que compreende o período de abril/2015 a dezembro/2019 na cidade de Lavras/MG. As técnicas de AM aplicadas e comparadas foram: Regressão Linear, Rede Neural Artificial Multilayer Perceptron, Rede Neural Recorrente Long Short Term Memory, Máquinas de Vetores de Suporte, K Vizinhos mais Próximos e Floresta Aleatória (FA). Os resultados das previsões de demandas e preços foram obtidos através das vendas diárias e avaliados através das métricas da raiz quadrada do erro médio (RMSE) e erro médio absoluto (MAE). Após a execução dos modelos de AM referentes a treze períodos distintos obteve-se o RMSE e MAE de cada um desses períodos. Posteriormente, aplicou-se o teste não paramétrico de Friedman para verificar se havia diferença estatística entre as médias e o teste de Nemenyi para identificar quais modelos eram diferentes. Os resultados indicam que o modelo FA fornece melhores previsões para preços e demandas de produtos do varejo. Nesta técnica de AM, o RMSE calculado foi de aproximadamente 0,08 e o MAE foi de 0,11 centavos para a previsão de preços. Na previsão de demanda com FA, o RMSE calculado foi de aproximadamente 55,6 e o MAE de aproximadamente 4 unidades de produtos. Sendo assim, a FA provou ser é um método eficiente para previsão de preços e demandas dos produtos do varejo abordados neste trabalho.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - WILIAN SOARES LACERDA (Membro)
Externo à Instituição - ROGÉRIO MARTINS GOMES - CEFET/MG (Suplente)
Externo à Instituição - MARCELO AZEVEDO COSTA - UFMG (Membro)
Externo ao Programa - JOSE WILLER DO PRADO - DAE/FCSA (Membro)
Interno - DANTON DIEGO FERREIRA (Suplente)