Resumen

Para los ejecutivos es importante predecir las tendencias futuras. De lo contrario, sus empresas no podrán tomar decisiones ni realizar inversiones rentables. El modelo de difusión de Bass puede describir la curva empírica de adopción de nuevos productos e innovaciones tecnológicas. El modelo de Grey proporciona previsiones a corto plazo utilizando cuatro puntos de datos. En este estudio se desarrolla un modelo combinado basado en el modelo rolling Grey (RGM) y el modelo de difusión de Bass para predecir los envíos de placas base. Además, investigamos algoritmos de optimización evolutiva para determinar los parámetros óptimos. Nuestros resultados indican que el modelo combinado que utiliza un algoritmo híbrido supera a otros métodos para los procesos de ajuste y previsión en términos de error porcentual medio absoluto.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:modelo de difusión bass, error porcentual medio absoluto, curva de adopción empírica, algoritmos de optimización evolutiva, modelo rolling grey, modelo, modelo gris, puntos de datos, procesos de previsión, tendencias futuras
• Keywords:bass diffusion model, mean absolute percentage error, empirical adoption curve, evolutionary optimization algorithms, rolling grey model, model, grey model, data points, forecasting processes, future trends