DemandAI — программное решение для прогнозирования спроса на товары и услуги на основе методов анализа временных рядов и технологий искусственного интеллекта. Проект предназначен для повышения точности прогнозирования в ситуациях, когда динамика спроса является нестационарной, содержит тренды, сезонные колебания, нелинейные зависимости и другие сложные закономерности.

В основе решения лежит гибридный подход, объединяющий статистическую модель ARIMA и нейросетевую модель LSTM. ARIMA используется для выявления и моделирования линейных закономерностей временного ряда, тогда как LSTM позволяет учитывать нелинейные зависимости и долгосрочные взаимосвязи между последовательными наблюдениями.

В рамках проекта проводится исследование эффективности гибридной архитектуры ARIMA + LSTM и её сравнение с отдельными моделями прогнозирования. Для оценки качества используются статистические и аналитические показатели точности прогнозов, включая MAE, RMSE и MAPE.

Практическим результатом проекта станет прототип системы прогнозирования, способной формировать прогноз будущего спроса на основании исторических данных. Решение может использоваться для поддержки принятия решений при планировании закупок, управления запасами, распределения ресурсов и оценки будущей потребности в товарах или услугах.

Особое внимание уделяется работе с нестационарными временными рядами, для которых применение одной модели может быть недостаточно эффективным. Использование гибридного подхода позволяет объединить преимущества статистических методов и методов глубокого обучения в рамках единой системы прогнозирования.

Перспективным направлением развития проекта является создание универсального программного инструмента, в который пользователь сможет загружать исторические данные о спросе, выбирать горизонт прогнозирования и получать прогноз будущих значений с визуализацией результатов и оценкой точности модели.

На страницу проекта