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dc.contributor.authorSaed., Zineb-
dc.contributor.authorBourelaf., Amel.-
dc.date.accessioned2020-12-30T13:14:47Z-
dc.date.available2020-12-30T13:14:47Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/8373-
dc.descriptionill.,Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractLe 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.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectMéthodes statistiques.fr_FR
dc.subjectprévision a court terme.fr_FR
dc.subjectproduction et vente du médicament (prédiction).fr_FR
dc.subjectApplication.fr_FR
dc.subjectgroupe SAIDAL.fr_FR
dc.subjectprédiction des séries temporelles.fr_FR
dc.subjectClofenal: Zanitrafr_FR
dc.subjectméthode Box-Jenkins.fr_FR
dc.subjectNeurones Artificiels.fr_FR
dc.titleMéthodes statistiques de prévision a court terme. Application a la production et vente du médicament.fr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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