Fecha y horario: 9 de febrero 2022 de 13:30-14:30

Ponente: Federico Garza Ramírez

Título: Neural Multi-Quantile Forecasting for Optimal Inventory Management

Resumen: En este trabajo proponemos el uso de regresión cuantílica y redes neuronales recurrentes dilatadas con escalamiento temporal (MQ-DRNN-s) y lo aplicamos a la tarea de gestión de inventarios. Este modelo mostró un mejor rendimiento de hasta un 3.2% sobre un benchmark estadístico (el modelo autorregresivo cuantílico con variables exógenas, QAR-X), además siendo mejor que el MQ-DRNN sin escalamiento temporal en un 6%. Lo anterior sobre un conjunto de 10.000 series de tiempo de ventas de una de las pastelerías más grandes de México a lo largo de un horizonte de 53 semanas; los pronósticos fueron generados cada semana con un horizonte de 7 días.

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