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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/8373
Titre: | Méthodes statistiques de prévision a court terme. Application a la production et vente du médicament. |
Auteur(s): | Saed., Zineb Bourelaf., Amel. |
Mots-clés: | Méthodes statistiques. prévision a court terme. production et vente du médicament (prédiction). Application. groupe SAIDAL. prédiction des séries temporelles. Clofenal: Zanitra méthode Box-Jenkins. Neurones Artificiels. |
Date de publication: | 2017 |
Editeur: | Université Blida 1 |
Résumé: | Le groupe SAIDAL est besoin d'une prédiction à court terme de la demande des produits pharmaceutique afin de programmer les installations de sa production. Les erreurs de prédiction peuvent mener à des risques et insuffisances dans la génération et distribution de la quantité des produits pharmaceutique vers les utilisateurs. Les recherches dans cet axe sont nombreuses. Ces recherches se basent sur plusieurs approches telles que les modèles Box-Jenkins, les Réseaux de Neurones Artificiels, lissage exponentielle...ect. Mais la méthode Box-Jenkins et les Réseaux de Neurones Artificiels restent les plus répandues. Ce travail s'inscrit dans le cadre de la prédiction des séries temporelles, Plus particulièrement, la prédiction de la production et vente des médicaments(Clofenal et Zanitra). la méthode Box-Jenkins est appliqué sur les deux produits pharmaceutique Clofenal et Zanitra Les résultats obtenus par cette méthode sont comparés avec ceux obtenus par un modèle Réseau de Neurones Artificiels. |
Description: | ill.,Bibliogr. |
URI/URL: | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/8373 |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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