Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Актуальные проблемы авиации и космонавтики; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2025
Ключевые слова: трансформеры, прогнозирование продаж, динамика продаж, временные ряды, глубокое обучение, prophet, transformers, sales forecasting, Sales Dynamics, time series, deep learning
Аннотация: В статье рассматривается применение моделей на основе трансформеров для прогнозирования динамики продаж. Основное внимание уделено проблемам анализа временных рядов, таким как сезонность, нерегулярные колебания и долгосрочные зависимости. Объектом исследования являются трансформерные архитектуры и их адаптации, включая модель ProphПоказать полностьюet, для задач прогнозирования. Приведен обзор современных достижений в этой области. Новизна заключается в систематизации подходов и оценке их эффективности в условиях бизнеса. Результаты применимы в ритейле, электронной коммерции и планировании спроса. The article explores the application of transformer-based models for forecasting sales dynamics. It focuses on challenges in time series analysis, such as seasonality, irregular fluctuations, and long-term dependencies. The research object includes transformer architectures and their adaptations, such as the Prophet model, for forecasting tasks. The paper provides an overview of current advancements in this field. The novelty lies in the systematization of approaches and the evaluation of their effectiveness in business settings. The findings are applicable to retail, e-commerce, and demand planning.
Журнал: Актуальные проблемы авиации и космонавтики
Номера страниц: 131-133
Место издания: Красноярск