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Title: Proposition d'un modèle de prédiction de la demande par machine Learning pour l'optimisation de la chaine logistique.
Authors: Ait Radi, Ouiza
Allou, Nadia
Boukredera, Djamila ; promotrice
Keywords: Prévision de la demande ; Chaîne logistique ; Séries chronologiques ; Intelligence artificielle ; Apprentissage automatique ; Apprentissage profond ; 1D-CNN ; GRU ; XGBoost
Issue Date: 2024
Publisher: Université Abderramane Mira-Bejaia
Abstract: Dans ce mémoire, nous avons développé un modèle innovant intégrant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, notamment à travers l'utilisation de réseaux neuronaux pour les séries temporelles. Après une analyse approfondie des données incluant le nettoyage et la normalisation, notre approche ensembliste combine les résultats de réseaux neuronaux 1D-CNN et GRU. Ces résultats servent d'entrées à un modèle XGBoost pour prédire la demande logistique, montrant une amélioration significative de la précision des prévisions. Ce projet de Master vise ainsi à optimiser la gestion des stocks et à ouvrir de nouvelles perspectives pour l'avenir de la gestion logistique.
Description: Option : Intelligence Artificielle
URI: http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/25147
Appears in Collections:Mémoires de Master

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