· j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „how to …“ on neural ... • forecasting methods in sap...

32
! " # $ %&&’ ( # # ) * %&&’ # $ + ,,, - . -- /0 12%3 ) , ( pj pj p o t C E = ji pj pj ji p w o t C w - ) , ( ji pj pj pj pj ji pj pj w net net o t C w o t C = ) , ( ) , ( pj pj pj pj net o t C - = ) , ( δ pj pj pj pj pj pj pj pj pj net o o o t C net o t C = - = ) , ( ) , ( δ ) ( pj j pj net f o = ) ( ' pj j pj pt net f net o = ) ( ) , ( ' pj j pj pj pj pj net f o o t C = δ - = = = k kj pj k kj pk pj pj pj i pi ki k pk pj pj pj pk k pk pj pj w w net o t C o o w net o t C o net net o t C δ ) , ( ) , ( ) , ( = k kj pj pj j pj w net f δ δ ) ( ' = layer hidden a in is unit if ) ( layer output in the is unit if ) ( ) , ( ' ' j w net f j net f o o t C k pjk pk pj j pj j pj pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural Network Forecasting without Maths! CD-Start-Up Kit for Neural Network Forecasting 20+ software simulators datasets literature & faq 4 4 5 44 ! ,,,46#%&&’ ,,,

Upload: ngonga

Post on 08-Jul-2019

239 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

������������� ��� ������������������ ��������������� ������������������ �� ��� ����������������������������� ������� ��

� �� �!�����"� � �������

�������������� ������ ��� ���������������� ���

�#��$��� ���%&&'�( ���� ��������#�� ������������ ���#�������)������*�� %&&'

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

��� ������������� ���� ������������

� � �-������.�-�-���� ������� ����/0������� ��������12%3

),( pjpjp otCE =ji

pjpjjip w

otCw

∂∂

−∝∆),(

ji

pj

pj

pjpj

ji

pjpj

w

net

net

otC

w

otC

∂∂

∂∂

=∂

∂ ),(),(

pj

pjpjpj net

otC

∂∂

−=),(

δ

pj

pj

pj

pjpj

pj

pjpjpj net

o

o

otC

net

otC

∂∂

∂∂

=∂

∂−=

),(),(δ

)( pjjpj netfo =

)(' pjjpj

pt netfnet

o=

∂∂

)(),( '

pjjpj

pjpjpj netf

o

otC

∂∂

��

���

−=∂

∂=

∂∂

=∂

∂∂

kkjpj

kkj

pk

pjpj

pj

ipiki

k pk

pjpj

pj

pk

k pk

pjpj

wwnet

otC

o

ow

net

otC

o

net

net

otC

δ),(

),(),(

�=k

kjpjpjjpj wnetf δδ )('

��

���

∂∂

=

� layerhidden ain is unit if)(

layeroutput in the is unit if)(),(

'

'

jwnetf

jnetfo

otC

kpjkpkpjj

pjjpj

pjpj

pj

δδ

���� „How to …“ on Neural Network Forecasting without Maths!

���� CD-Start-Up Kit forNeural Network Forecasting

� 20+ software simulators� datasets� literature & faq

� �� 4����4����5��44 � ����� ������!,,,�� � ����4�6�#�%&&'����,,,������ ������� ������

Page 2:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.�������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.�����4���������

*� :5)���4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

• German• English

Languages Work Experience Method Competency

Education

Problem CompetencyKey-Projects

2004 Post Doc Researcher at Int. Centre for Forecasting, Lancaster University, UK

2003 Research Fellow at the George Mason Uni, USA

2003 Visiting Scientist at the Stellenbosch Business School, USB, South Africa.

2000-2004 Research & Teaching Assistant University of Hamburg, PhD-thesis on Forecasting in InventoryManagement using ANN

1992-1997 University of HamburgMBA equiv. (Dipl.-Kfm.) in Business Administration

2004 - … Research Associate, Lancaster University, United Kingdom

2000-2004 Research & Teaching Assistant University of Hamburg, Prof. Preßmar & Voß ; Various projects in industry & trade

1996-2000 CEO RSG Software GmbH.Management & IT-Consultant for Retail & Wholesale Projects in Germany & UK & Hungary.

• SAP APO• SAP Curriculum PLM100,

SCM200, SCM 220• Inventory Management

• Forecasting methods• Inventory Management

• Supply Chain Planning/ APS• Warehouse logistics• Distribution- / Supply logistics

• Business Information Systems

• Demand Planning in Consumer Goods Industry

• Demand Planning in Retail & Wholesale

• Member of the IBF Institute of Business Forecasters

• Member of the International Institute of Forecasters IIF

• Member of IEEE; GOR, GI, ORSA …

• Regular Presentations at ANN conferences of IEEE, INNS, APNNA

• Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands

• Automatic Model Selection in APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management

• Sales Forecasts, AOLTimeWarner, GER• Forecasting for Customer Relationship

Management, Gruner & Jahr AG, GER• Implementing a Forecast Strategy &

Inventory Management in Vending Supply Chain, Mayfair Services, UK

• Inventory Management in Distributions-Center Logistics, Vendepac, UK

��������������� �� !����"�#$����%����

Position: Senior Consultant Nationality: German Born: 1971

������������ $���<'1��=��'1�&�&&�( ��� �!�����"� � ����4� ( �������!�,,,�� � ����4�

Page 3:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

8

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������������� ��!&�� ��' ��()#�*�+

��������� ��� ��!����� ��������������� ����������

����������� ��� ��!��������������������������� ���

������-����� ��� �����4����-������!�������� ���5�)��>7�����7������)�?@

� ����,������-������!��)A�)AB�;A��� ���� ������������A��?

� ��� ����>7���A�� �C@� �����������>� -������������ ������ ���4�����,��������� �������@

� 0�������>� -�����-������,������,��--� ��� ���4��� �������@�

� ���� ���>� ������� ���������������9-������� ���7�����7���@

� ������� ������-������!�������6�����

� �������4���������!

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

�� ;�� � � ���

�� A�� �,!�B�� ���� ����� ������7�����7��,�.�������� ��

�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��

4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�

�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������

�� 7��,�.�$� � ��

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 4:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

'

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

��� ����� ���������������� ���,

� )� � � ���7�����7��,�.��>77@

� D������ �������� ��4�� ���4������4�� ����,��� ��,� ��������� ��-��������-�� ��������.�?E��������,�.� ��? �-�������4�? ������ ������4� ������,��������4 � �������-����F /���. �123

� ������������� �� ���������4����� ������ ���-����� ������� �� ��������������������� �-���-����� ����� ���>������@��,� ����9������� ������ ��������� ���� ��� ���� ��4 ����4�������� �����/G���1=3

1nθ +

2nθ +

6nθ +

5nθ +

3nθ +

4nθ +

n hθ +

(���

�� ����� ���������� ��

���������� �����

� �����4����>- 9��6� ��@

�?

-� ��

�� ����� ���-�4 �� ��

�4�-��4������ �����

�������������� -�

�������-���� � � ��

�- �� -������-������

�?

!�������

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

.���� � ��"�!�$�������������� �������� ���

� � ����� �� ���77� ��#�� ������������ ���, ���7���A�4 ���

� ) � ���A��������;�����9-� ����� 8������4�77!�>�% 2 �@��%���-����� ��� 2�� 44����� ���( �����-����� �

� �%� �-������������ ���?��� ���>-�����%�������� ���@�� � ����� ���-�4 �� ��

� �<����������� � ��������-�����4��������

���� ���������/����#����

/#�,��6�#�95H��. ��3

� 0)1�+��$� ���

� 0)����������� ������ �

Page 5:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

*

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

.���� � ��"�!�$�������������� �������� ���

� 7������ A�4 ��C�� D���. �� 4� ����� ������� ��F

�������� �� $����

/����������� ��� $����

!2 �������

/����#���� $���� ����� �� �� ����� � �-4���4 ���� ���� ���� �� ���-

�����-�� ������� ��� 5����������� � �� �� ��� 4���

����������-��I�$���

3���� ������ 4�$����� �� 4� �� ��� ���

�+��� ������� ��� 3�

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

�� ;�� � � ��

�� A�� �,�� ����� ������7�����7��,�.�������� ��

�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��

4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�

�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������

�� 7��,�.�$� � ��

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 6:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

J

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������� �������������� �������$����������������������� 15667�&�������+���� ���������������� ��������8

� 7���-��� ������ � �������5��9-�� ���� �

� ������� ��� ��� � 5��� � ��� ��� K ������ >��������� 7�����)�� � ��@� �-�����0����� � ���5�B-� �����������0����� � ��

� ��� ��� ��� ��������--� ��� ���� ��-������ ������� ������������� � ���>;)0A)@� �9-��� ���4����� ������� -���� � ������4��� � ��� ���>7)�)������9-���@� ���� ���5����4 ������H�����H����>7)�)@

� �����������6�,������ 0� ������-�4 �� ��� ��7 �� �������

� �-�����#�� ������ ��4 ����4����4�4����� ��� � �������������� ��������4�

� ; �������������� ���;��� ��� ����� �������4�6�;����4� � ���� ���������� ��

� ������6��9����������� ����.�������� �������

� ������������� ��

� ��������77��������4�� ��������������������;B�)�7C

Citation Analysis by year title=(neural AND net* AND (forecast* OR predict* O R time-ser* OR

time w/2 ser* OR timeser*) & title=(... ) and evaluated sales forecasting related point predi ctions

R2 = 0.9036

0

50

100

150

200

250

300

350

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

[year]

[cita

tions

]

0

5

10

15

20

25

30

35

ForecastSales ForecastLinear (Forecast)

Number of Publications by Business Forecasting Domain

10

21

52

5

32

51

83 General Business

Marketing

Finance

Production

Product Sales Electrical Load

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

����

.������ ������������������������ ���

� � �����1J&������ �������77�,���4�����-�4����4 ����������.�

� ���� � ��� ���L B-� � M�� ���L ������� ���� )--� ��� ����-�� � ����4���

� ; ��������)��������7�����7��,�.������������ ��������C

� ��������������� � �������� �����A���-����C

����

Page 7:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

=

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

(�����������' ����� ����9� ��������

�77�����--� �4� �����-���� ;����4�A���� ���6��5BA�-�������C/N�� ��!�� � ��4����-���� M�3

Applied Forecasting Methods (all industries)

25%

8%

24%

35%

23%

9%

69%

23%

22%

6%

49%

7%

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

Averages

Autoregressive Methods

Decomposition

Exponential Smoothing

Trendextrapolation

Econometric Models

Neural Networks

Regression

Analogies

Delphi

PERT

Surveys

[For

ecas

tinng

Met

hod]

[number replies]

$ ����� �� �����4�>��O��� ��@ � J�P

����� �����4�>��O��� ��@�� %8P

H�4�������� �����4�

>���O��� ��@�� %9P

� ������*��#������������� ��%&&�

� %'&�������������8� �4��� ��

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

�� ;�� � � ��

�� A�� �,�� ����� ������7�����7��,�.�������� ��

�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��

4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�

�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������

�� 7��,�.�$� � ��

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 8:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

2

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

9 �$� ��������������� �(-*-:;8

� ������5���������������������>�� ������ �������� ���������@

� )� � �������� �������-��9������ ���!�-���-� ����������������-����������� � ��������� � ��� ����-�4 �� �������

� �-��4!������4������5������ M��������4������ ����,4I�&& %&&��

� ��� � ���������

� �� ������������������ � ����5����-��9����-����.��,�����4���

� ��-� ���!�������I��&�&&&�&&&�&&&�� ����%&�&&&�������

� �� ����������-��&&����-���-���� ��!�K � ��

�& J H�����& �J H����������������-� �

.���������C�*&&��N� ���

*&�� �� ���>A��� -@�&�� �� ���5��&8 � �� ��������7�����6$��� ����

�& 1���>%*&&���M�A@�& 8���>&�%*���M@A����� ����-��4

��-����>A�@������#� �

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

� � ����

� ;�����-�4� �� ���4 �� -� ����0�������>��������6A ����1'8@

� ��� ��� ������������ ��������������7�����7��,�.�� ����� ���� ������� ��� ��

� �--� ��� �� � ����4���� ��� ��

� 0�������� ��4�������� ��-�� ���5�)� � � ��������� ������ 7����� �������������� ����A��� �������� �� ����������� ����� ������

��� ��� ����#�� ���������������

� 4 �������KB)#��)0Q!����� �� �������������-��� ������CCC

�����<�� ������������ ���

McCulloch / Pitts1943

Hebb1949

Rosenblatt1959

Minsky/Papert1969

Rumelhart/Hinton/Williams1986

Werbos1974

White1988

Kohonen1972

����������

���� !� ��������� ������� � ��������� ������������ �������3���������

Page 9:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

1

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

.�� ���� � ����� �� �� /�������

� ;�� ��� ������� � ���� ��� � � ����77���� �-�� � � ��� ������

� 4��R� �� �������4!�)�SC

??

A�������N� ����

A������ M�� ��$� � ��

;�-��4��� �� ����>�@B��-���7�4�>�@

��4�-��4����6������4 K� �������-���7�4��

# � �� �������� �� ���

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

�� ;�� � � ��

�� A�� �,�� ����� ������7�����7��,�.�������� ��

�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��

4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�

�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������

�� 7��,�.�$� � ��

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 10:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

�&

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

neural_net = eval(net_name);

[num_rows, ins] = size(neural_net.iw{1});

[outs,num_cols] = size(neural_net.lw{neural_net.num Layers, neural_net.numLayers-1});

if (strcmp(neural_net.adaptFcn,''))

net_type = 'RBF';

else net_type = 'MLP';

end

fid = fopen(path,'w');

9 �$� �����(������� � �� ������� �� ���

���� � ���� ��� ����� ���,�.� ? ����� � � �� ����� ���,�.�

jjj

iji ownet θ−=� ( )ii netfa =o1

o2

oj

wi,1wi,2

wi,j

oi

ii ao =

jjj

iji ownet θ−=� ( )ii netfa =o1

o2

oj

wi,1wi,2

wi,j

oi

ii ao =

jjj

iji ownet θ−=� ( )ii netfa =o1

o2

oj

wi,1wi,2

wi,j

oi

ii ao =

1nθ +

2nθ +

6nθ +

5nθ +

3nθ +

4nθ +

n hθ +

��

�−= �

jijjii owo θtanh

9� ���� ��� ����+� �� ������ � ��� ������ �

� ��� ������,���� ��������

��4,������� ��� �� ����

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

(���� ���!����������������=�����>

9����������+������������ ������������

�& �&&�# �� ���7������, ����&&&&�������� ���� ��#� �

��-���>������@��A����� ���> ������@�5�B��-���>���� �@�7�����

�-��3!/���(���� ���!����������������

��-�������� ���>������ ������-�� ����� �����@�

)�� ��� �������� ���>���� ���@

� �������-������ ���T&E�U

� ��� 4������ ��!���� �� �����-���� ���������������

B��-�������� ���>� ����6��4��� ����������9 ���@

jjj

iji ownet θ−=� ( )ii netfa =

o1

o2

oj

ui

wi,1

wi,2

wi,j

oi

��

�−= �

jijjii owo θtanh

ii ao =

�4 �2 2 4netj

�1

�0.5

0.5

1

aj�f�netj �

, ��� ���"

?

Page 11:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

��

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

7�4������� ���� $�0���B�;��BV�

�� ,� ���� �4 � 4���� �-������������� ����������

%� ����,� ����4� �-���

8� �44�� ������

'� �������������-��������4��������������������� ���/#�7)0Q������V�B�;C3

� 0�0�7�, �����9�� �-���-�����?

(���� ���!�������"�����/�����������

o2

o1

o3

w1,i

w2,i

w3,i

inputs weights outputinformation processing

i ij j jj

net w o θ= −� ( )ii netfa =��

�−= �

jijjii owo θtanh

1%1

@

0

6%A0

0%B@

C%60

1%1D6%A07@D 0%B@�7�0DC%60��?��)%101

)%101 B?� @%AAB

���= @%AAB>?� 6%CCCB oj

6%CCCB

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

���� �� �����9�� ������!���� ��

u5

u5

u6

u1

u2

u3

u4 u7

u8

u9

u10

u11

u14

U13

u12

… ……

Architecture of a Multilayer Perceptron���� Classic form of feed forward neural network!

Neurons un (units / nodes) ordered in Layersunidirectional connections with trainable weights wn,n

Vector of input signals x i (input) Vector of output signals oj (output)

w1,5

w8,12

w5,8

input-layer

o1

hidden-layers output-layer

X1

X2

X3

X4

o2

o3

!tanhtanhtanh Minowwwok

kii j

jjjikikjk ����

�−��

�−��

�−= � � � θθθ

��� ��� ������������

I����������,�.

Page 12:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

�%

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

�� ;�� � � ��

�� A�� �,�� ����� ������7�����7��,�.�������� ��

�� 7�����7��,�.������ ��B0AB0)$��#���7����������� ��

4� ��� ��� ���5�� ���� ��������7�����7��,�.�

�� ����� ���� ��������� � � ���7�����7��,�.���������

�� 7��,�.�$� � ��

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

$� � ���� ��)07�7V��0B���W)�A���

�� �� � �� M��������� ����, �����4�� M�4�,� �����>�����������. ��@

%� ���,�� �����-�� A������> �4�-��4����K� �����@�>4����������������4�C@

8� ��,�4 A�-���� ������ �-������������������-�������

'� ���������������,����77����-���5��������������>�� ������6���O��� �������� ��@

*� #��.,�4 A�-���� ������������������,� ��������� �-�������

� 0�0�7�, �����9�� �-���-�����?

�������� ���/��������� ������ !���� ��

w1,4

w3,8

w4,9

w3,10

10

4

3

5

6

7

8

92

1 o1

o2

x2

x1

x3

123456789

10

Input-Vector

x

Output-Vectoro

Weight-Matrix

W1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

tTeaching-Output

3?

Page 13:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

�8

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

����� �� �� /�������?�3�9�����E� ��

� � � � M� ��������� ����� �� B7��,� ��� ,O

�&

3=�&>

������ � ���

������ � ���

������ � ���

������ � ���

:*-��*�������

��4������ �� -� ����

��4������ �� -� ���%

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

3���������� ���?�).7�:����� �.����

� ������������������� 4 ���� ��������������

0

0

0

2

4

6

0

0

-4-2

0

2

4

-4

-2

0

24

-2.5

0

2.5

5

-4-2

0

2

4

-4

-2

0

24-4

-2

0

2

4

-4

-2

0

2

4

0

2

-4

-2

0

2

4

-4

-2

0

2

4

� ���.����� �4 �������4��-���������� �������� ��

� �����������

� ���-� M� � 9�4

� �����,�����-����4�����

��������-� ����I�����������

���������-� ����I�4��-�����������, �����,������

��� ���, ������������

Page 14:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

�'

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

.�� ���� � ����� �� �� /�������

� ;�� ��� ������� � ���� ��� � � ����77���� �-�� � � ��� ������

� 4��R� �� �������4!�)�SC

??

A�������N� ����

A������ M�� ��$� � ��

;�-��4��� �� ����>�@B��-���7�4�>�@

��4�-��4����6������4 K� �������-���7�4��

# � �� �������� �� ���

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

�� 7�����7��,�.�����$ ����� ���A�4 �� ��

�� 7�����7��,�.������������� ���6�������$ ����� ���A�4 �� ��

�� 7�����7��,�.��������� -���7��� ����0����� ��

4� ��-� �������77���������������� ��������4�

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 15:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

�*

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

/����#�����!���� ����� ��� ���������������� ���

� )77������ �������--�9 ����� /��� .6�� ������6N� ��1%�����3

� �������������--� ��� ������>���� ���@������ �� �--�9 ��� ��

� �� ������� �����������-�4 �� ���>� �� �� ���������������� ��4���@

� �� ������ �����-���-����

� ��4���F����X ��� ������� �������� �� ��C

� -������4����5��� �

� � � � M����O��� �������� ��

( ) httht xfy ++ += εˆ

��<� I�������������<�� > @�I�� ����6���� � ��������� ���xt = vector of observations in tet+h = independent error term in t+h

�� �������� ������$����=�> ����

( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy

1nθ +

2nθ +

6nθ +

5nθ +

3nθ +

4nθ +

n hθ +

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ���/���������/����#�����

��� 4 ���N �4�,�)--��������-����� ���;���

��

����

����

1nθ +

2nθ +

5nθ +

3nθ +

��

����

���

���

����

���

������

��

���

4nθ +

����

���������

��������� ��

�����

����� �� ������� ������FG��� ��� $����

��������� ��

������������ � ������ � �� ����� �

������� �

����� �� ��-� �� ���(��� �$�����

(���

!���� ����� � �� �� ������ �� ��

����.� � (���

#���� ��������� ����

��� �� ��

Page 16:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

�J

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ������� �� ����������� ���� #���������������� �������

#���������������� ������$����=�> ����

( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy

���� (� ��� � ��

� �� ������$������������=�> ��������(/<-H/� ����$�����$����� ��������I ����������(9�

� #�������+�����4��� ����������� �������� �����8

���� 3� ������

� ��� ������ �� �����?������ �������� �������������

��

����

����

1nθ +

2nθ +

5nθ +

3nθ +

��

����

���

���

����

���

������

��

���

4nθ +

����

1ˆ tanh tanh tanht kj ki ji t j j i kk i j

y w w w y θ θ θ+ −

� �� �� �= − − − � � � � � � � �

� � �

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

/����#�����!���� ����� ��� ���������������� ���

� N� �� � ����� �� -������ ��� )77� ���� 5��9��-�����Y�/A�����J16V�4��2*3

� ? YYY���� #����� �����

����� �� �� ����� �� ��� ������� /����#����

Page 17:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

�=

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

/����#�����.���� � ���' � ��������/����#����

� � ����� �� ���77� ��#�� ������������ ���, ���7���A�4 ���

� �9-� ����!�A�4 �� ������)� � � ���$ ����� ���>����� �� �� ��@

� ���� �����$ ����� ���

� ���������$ ����� ��

� � ����$��4�$ ����� ��

� $��4�, ����44 � ����������� ���$ ����� ��

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

/����#�����!���� ����� ��� ���������������� ���

� N� �� � ����� �� -������ ��� )77� ���� 5��9��-�����Y�/A�����J16V�4��2*3

� ����� �� ��� ��� ����� �**���� ��������� �� ���

� 7B�� ����� �� 4�-��4��� -�-����� �� 6� ������ �� ��������

� 7B�� ����� �� 4�-��4��� �B;�������$�B7��Z� �4CCC

� #(�:*3�9-.3*��!!�-��<��3�#(�*38

� �

� �

� �

Page 18:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

�2

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ������� �� ����������� ���� #���������������� ������� ' 9�� �����# ��������

#���������������� ������$����=�> ����

( )1 2 1 2 1ˆ ˆ ˆ, ,..., , , ,...,t t t n t t t t ny y y f y y y y+ + + − − − −=

���� (� ��� � ��

� ������������ ������$������������=�>

1nθ +

2nθ +

6nθ +

5nθ +

3nθ +

4nθ +

n hθ +

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

�� 7�����7��,�.�����$ ����� ���A�4 �� ��

�� 7�����7��,�.������������� ���6�������$ ����� ���A�4 �� ��

�� 7�����7��,�.��������� -���7��� ����0����� ��

4� ��-� �������77���������������� ��������4�

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 19:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

�1

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ������� �� ����������� ���� ���������� ������� (� �$�� ���9���

#���������������� ������$����=�> ����

( )1 2 1 2 1ˆ ˆ ˆ, ,..., , , ,...,t t t n t t t t ny y y f y y y y+ + + − − − −=

���� (� ��� � ��

� ������������ ������$������������=�>

� ���� �����3$�� � ��� ����������� ������$�� ��

���� 3� ������

� ��� ������ �� �����?������ ��������� ������������

1nθ +

2nθ +

5nθ +

3nθ +

4nθ +

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

�� 7�����7��,�.�����$ ����� ���A�4 �� ��

�� 7�����7��,�.������������� ���6�������$ ����� ���A�4 �� ��

�� 7�����7��,�.��������� -���7��� ����0����� ��

4� ��-� �������77���������������� ��������4�

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 20:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%&

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ������� �� ����������� ���� 9�� �������������9�� �������������

�����������������9���

( )1 2 3ˆ , , ,..., ny f x x x x=

1 1 2 2 3 3ˆ ...j t j t j n nj jy x w x w x w x w θ= + + + + −

1nθ +

2nθ +

5nθ +

3nθ +

4nθ +

���� (� ��� � ��

� #������ �������9�� ��������������9������

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

�� 7�����7��,�.�����$ ����� ���A�4 �� ��

�� 7�����7��,�.������������� ���6�������$ ����� ���A�4 �� ��

�� 7�����7��,�.��������� -���7��� ����0����� ��

4� ��-� �������77���������������� ��������4�

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 21:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%�

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ������� �� ����������� ���� *������� �������

�������� ������$����=�> ����

( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy

��

����

����

��

���

������

��

���

��

1 1 1 2 2 1 1ˆ ...t t tj t t j t t j t n t n j jy y w y w y w y w θ+ − − − − − − − −= + + + + −

���� (� ��� � ��

� ����� �������� ��� ������$�� ���

� #�����+�����4��� ����������� �������� �����8

���� 3� ������

� ��� ������ �� �����?������ �������� �������������

� �� ������ �� ������������ ��� �$� ������� ������� �� ����

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ������� �� ����������� ���� ���������� ������� =������� �*��� �����������>

�� �������� ������$����=�> ����

( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy���� 3� ������

� ���� ������������� �������������

� �������� �$� ������� ������� �� �����

1

1ˆ tanht n

t i ij ji t

y y w θ− −

+=

� �= − �

��

Page 22:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%%

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ������� �� ����������� ���� *�����9�� �������������

*��������������9���

( )1 2 3ˆ , , ,..., ny f x x x x=

1 1 2 2 3 3ˆ ...j t j t j n nj jy x w x w x w x w θ= + + + + −

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ������� �� ����������� ���� �� *�����9�� ��������������

��������9�� �����=*��� ��>����������9���

( )1211 ,...,,,ˆ −−−−+ = nttttt yyyyfy1

1ˆ log

t n

t i ij ji t

y y w θ− −

+=

� �= − �

��

Page 23:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%8

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

9������� �����+��� ������������� ���

� ���9 � � ��������-���K� ������� ���9 ������4 ��� � ����������/&E�3E�/ ���3

� ��� ����6��4 ����������>&���%�?��&�� � ������4�4�/&&&��&&�&�?3

� ��� ������� >&�%8*E�?@

� ���9 � � ������B��-���K� ������ � ����� -�4 �� ������� ������������������ -

� ��� ����6��4 ����� -�4 �� ���������� -���������������� -�

� ��� ��� ����� ���>-� ���-�4 �� ���@�B0�-���� � ������������������� -C

� 7����������-���K� ������ ?

� 7��������B��-���K� ������ ?

���� -���#(�:*3��� ������� �� ������� 9��;�������� ���

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

���������� ������������� �������9� ���

Forecasting Method

ObjektiveForecasting Methods

SubjektiveForecasting Methods

Time Series Methods

CausalMethods

Averages

Exponential Smoothing

Simple Regression

Autoregression ARIMA

Simple Regression

Multiple Regression

„Phrophecy“educated guessing…

Moving Averages

Naive Mehods

Simple ES

� ������

Seasonal ES

;��-���4�$��4���

�������������-�� ��

)����� ��

;��-�

A�0$

����������� Z���

7�����7��,�.�

7�����7��,�.�

Demand Planning PracticeObjektive Methods + Subjektive correction

7�����7��,�.��)0�

� � ����� ��������4�

� ������������4�

5�)7�������4���

� )�������5���

� 0����� ���?

Page 24:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%'

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

�� �9-� �����)!�$ ����� �����������

�� �9-� �����#!�$ ����� ����������� �����4��� ���

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

/����#�����.���� � ����� *����/�������

� � ����� �� ���77� ��#�� ������������ ���, ���7���A�4 ���

� �9-� ����!����9�$�-- �������������S��M ��0 ��� 8������4�77!�>�% 2 �@��%���-����� ��� 2�� 44����� ���( �����-����� �

� ; �������������������!����� ���?��� ���>-�����%�������� ���

� �<����������� � ��������-�����4��������

���� ���������/����#����

/)�4�,��6����M���3

� 00@�+��$� ���

� !������ �,�B�����,

Page 25:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%*

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

/����#�����.���� � �����' 3$�� �9���

� � ����� �� ���77� ��#�� ������������ ���, ���7���A�4 ���

� �9-� ����!������,���������� 8������4�77!�>�% 2 �@��%���-����� ��� 2�� 44����� ���( �����-����� �

� �%� �-������������ ���?��� ���>-�����%�������� ���@�� � ����� ���-�4 �� ��

� �<����������� � ��������-�����4��������

���� #�������� ���� �������9��� ����3$�� �

���$� ������ ��� ��������*��

�!��� ���� ������ �������*��

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

�� $ -��5�$ �.�� ��;����A� -����� ��

�� $ -��5�$ �.�� ��)�� ������������� ��

�� $ -��5�$ �.�� ��7��,�.�$� � ���5������� ��

4� ������������� ������7�����7��,�.�

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 26:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%J

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

.������������������� ���9�������

� ;����A� -����� ��� ���� ��� 7���� M ������/&E�3���/ �E�3

� ��4��� ������77���� ������� 7���������7A�$���4���� 7����������;;�7���4���� 7����������;;�7��)Q�0�� 7��������B�$A�$���4��� ������� ���-����� ��� ��7�4���>)��������� ���@� ���������� �� ���7�4��

� $� � ��� �� � �� M ������,� �����>��,������Y@� $� � ��������4�>���.-�-��� �����4��?@� $� � ���-�������� ������� �������������4���>��������-- ��@

� )--� ��� ������7�����7��,�.���4��� ������� ��

� ������� ���� �� ��5��������4�4������

������;�� � ��� ��Z� ��9-�� S��,��4��

���9

������

�!

����

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

/�����/��������.� ��!� !�������

� ;�[����4�;��\��

� B��� ������� ��Y�Q��C

� ;� �������� ��� ��Y�7BC

� ;� $��4 ���6�������� ��Y�7B�6�4�-��4��6�-�-����� ��C

� 7���� ��� ��Y�7���������� ���� ���������� ��C

� ���� ������������/&E�3���/ �E�3Y�#����BSC

� )--������4���� ������ ��Y�Q��C

� ������� ������,�������� ���5�-�-����� ��Y�� � ��4

� ?

���� #����� ���3������� �

Page 27:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%=

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

-� ������� �������������� �������� �,

� 7��������,�.������������������ M�4���

� ����������������4������

� ���, �����������4���4�� ������4 ������

� ���������������I����� ���� ������� ��� ����� ���-�4 �� ��Y

���� #����� ���3������� �

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

/�����/������������ �� ���9�������

� ;�[����4�;��\��

� 7�������� �-�����4��Y�;�A�7;�C�� ����� ����)6A)��������C

� 7��������� 44�����4��Y�;�A�7;�C�� ��������������� ���>��,@

� 7�����������-�����4��Y�;�A�7;������--� ��� ��C

� ���������-��������������4����,�.�Y�YYY

� ��������������� ���Y�YYY

� ��� ��� �������� ����� ��� �� ������-���� ���������Y�$��� CCC

� ��� ��� �������� ��� ���������-�������Y�$��� ���4��� ��C

� ?

���� #����� ���3������� �

Page 28:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%2

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

/�����/���������� ���/���������#���� ��

� ;�[����4�;��\��

� ������ ��������4���, �����,����K�� 4�� �����Y�7B$�K)��;C

� ��4���5�������� ������-�� � ��Y�)�,�������� -���� � ������C

� ?

� ������ ������$� � ���)��� ���Y�#��.-�- BS��;#;�BS�?

� A������ ��� ������$� � ���)��� ���Y�;�A�7;�����4������C

� ���������������-- ��Y�Q���( ������� , ������-- ���� �� �C

� ?

���� #����� ���3������� �

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

�� $ -��5�$ �.�� ��;����A� -����� ��

�� $ -��5�$ �.�� ��)�� ������������� ��

�� $ -��5�$ �.�� ��7��,�.�$� � ���5������� ��

4� ������������� ������7�����7��,�.�

*� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

Page 29:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

%1

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

#� ����#����� ������������ ���

A��� ��;��� ������,��

� 0�������� ����4� �77�

� H77��H����77�

� HBB7�

� ?

����� �������,������A ��

� � �����4� 7�����N�.��A����� ����

� �A��������� ��

� �)������- ���� ��

� � 4- ��� )���4� 7�������� ���

� 7�������� A�4 ���

� 7�������� ���

� 7����A�,�

� A�4 ���A�

� 0������� ������� � ���

� 0 -��.���

� 7������

� ?

���� �������/������4<$��/�+����������� ����#� ����������� ����

���� ��33�; 0B������������ ��

� ;���������9-� �����

� �8 ���-�� � ��

� � � �� 4���

� ���9 4���

� ��� 4���

� ����,���� �������

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�������� ����#� ����� /�����#������������8

7�������� ��� �����������

7�������� ��� �� �9���

7�������� ��� �� �������

$�4 �������� ���

���� 77�

���� 77�A���

#� �����

A�4 ���

A�4 ��� A0B

)�$ ����!�7�������� A�4 �����7������������ � ���V��������7�������� %��7�������� $�4���A��;��$�4�

7���; ���� ������

7���� A����� ����

A�� ��4 ���4

)������� ����

N�4��������

X�������������������������, �4���

���������4�

�9-� ����X

)���4� ����

Page 30:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

8&

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

����� �� ��� #� ����' :������������� ���

?

�)������- ���� ��

�A��������� ���;���� � �� �� ��

7���� N�.��A����� ��������A���

?

�)�

�A��

7����,�� ���

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�� ���(���� ��

� *� �� �������+�� ��� 77�������� ���,��� ���,,,������ ������� ������ ��,,,�� � �������� V������,�� ����������)��77���,����-��):�

��-!66��-��������6-��6�����6�):������ #�Q�)�#BBSCCC�B�������Y�V��!�0��4��5���.��R7������� �� ��[

� J������ ������� ���? ��������������� ����7�����7��,�.��� ������C

� H#��( H���������#�� ������������ ��� �H��( ������� �����H���������������� ��� H�� ( H���������������� ��

� �� �� � �!�� � ������������������ )���� �� ���

� �����77��( �����7�����7��,�.���� ���� �77��5��77��( ������� �����5����-����7�����7��,�.���� ���

� ����������� 7�����7���!��H77���)77�5��B7�A��������� �� ����>������������ ?@� ������� ��!��#��5���������������C

� 7�,����-����,�����-�� ���� �����9-��������.��,�? ���E @

Page 31:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

8�

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

������

�� ����4��� ������7�����7��,�.�

%� )--� ��� ������7�����7��,�.�����#�� ������������ ��

8� ���4� ����9�� ���� ��7�����7��,�.��������� ��

'� $ -��5�$ �.�������-�� ���7�����7��,�.������4���������

�� :���� ����5�)��,�����4�; ����� ��

�� )4���������5�; ��4������������7�����7��,�.�

�� ; ����� ��

�������������� ������ ��� ���������������� ���

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

��$�� ������ $�����.����$�� ����8

.����$�� ����

)77������������������ ����� ���-������>�<�C@

, ������-�-����� ��

�����4��������� ������4�4C

)77�����������4������������4��� ����4�� ��

�9-� ����������� ��C

0��������������� �����

�9-����� ���5� ���-���� ������)77�,� �������AB���#���>���� �������� ��� ��C@

�-������������������4 ������4�4��� ���

��$�� ����

)77������������������ ����� ���-������>�<�C@

, ������-�-����� ��

�����4��������� ������4�4C

)77�����������4������������4��� ����4�� ��

���4��� ��������� ���, �������� �������4��

��-�������4���0�-�� ���

� ������4���

���� ������4���

)�������� �� ��4���

� �����5����� -��������

���� -������-�����4

?

Page 32:  · j pj pk pjk j pj pj pj δ δ „How to …“ on Neural ... • Forecasting Methods in SAP APO-DP, bdf HAM, Sales Forecast Management & bdf Netherlands • Automatic Model Selection

8%

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

2��� ���K��������������� �,

������

)77������������������ ����� ���-������>�<�C@

, ������-�-����� ��

�����4��������� ������4�4C

)77�����������4������������4��� ����4�� ��

�9-� ����������� ��C

0��������������� �����

N����,��������������!

77��������-�O�����, ������-� ���������--��C

��--�����������#)����������� �� ���������-�O����

���������������"� � ����4�

#*(.3#���!�!3�#��$���+��",,,�� � ����4�

,,,����������������.

�#��$��� �� + ����������� ,,,�� � �������

�� �� (���� ��

#$����%����0�������)���� ���

����������� ��� ��������������������;�-����������������������� ������0����*'����������)��'QW�� ��4�S ��4��

$���<''�>&@�*%'�*182J=$���<''�>&@�*%'�*1812%�4 ���

$���<''�>&@=2'&�&J2��1���� ����9�<''�>&@�*%'�2''22*

��������,,,����������������.��� � ������"�������������.