Alemany M.M.E.
9
Coauthors
3
Documentos
Volumen de publicaciones por año
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| Año de publicación | Num. Publicaciones |
|---|---|
| 2020 | 2 |
| 2021 | 1 |
Publicaciones por áreas de conocimiento
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| Área de conocimiento | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Textil | 1 |
| Aprendizaje automático | 1 |
| Ciencias de la computación | 1 |
| Pronóstico | 1 |
| Investigación de mercado | 1 |
| Análisis de datos | 1 |
| Algoritmo | 1 |
Publicaciones por áreas temáticas
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| Área temática | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Dirección general | 3 |
| Métodos informáticos especiales | 2 |
| Producción | 1 |
| Economía financiera | 1 |
| Probabilidades y matemática aplicada | 1 |
| Física aplicada | 1 |
Principales fuentes de datos
| Origen | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Scopus | 3 |
| Google Scholar | 0 |
| RRAAE | 0 |
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Coautores destacados por número de publicaciones
| Coautor | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Leandro L. Lorente-Leyva | 3 |
| Diego Hernán Peluffo-Ordóñez | 3 |
| Israel D. Herrera-Granda | 2 |
| Araujo R.A. | 1 |
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Top Keywords
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Publicaciones del autor
A Comparison of Machine Learning and Classical Demand Forecasting Methods: A Case Study of Ecuadorian Textile Industry
Conference ObjectAbstract: This document presents a comparison of demand forecasting methods, with the aim of improving demandPalabras claves:Classical methods, Demand forecasting methods, Forecast error, Machine learning, TEXTILE INDUSTRYAutores:Alemany M.M.E., Diego Hernán Peluffo-Ordóñez, Israel D. Herrera-Granda, Leandro L. Lorente-LeyvaFuentes:scopusA Forecasting Model to Pbkp_redict the Demand of Roses in an Ecuadorian Small Business Under Uncertain Scenarios
Conference ObjectAbstract: Ecuador is worldwide considered as one of the main natural flower producers and exporters –being rosPalabras claves:Bayesian-Networks-based forecasting, Demand Forecast, Floriculture sector, Neural-Networks-based forecastingAutores:Alemany M.M.E., Diego Hernán Peluffo-Ordóñez, Israel D. Herrera-Granda, Leandro L. Lorente-LeyvaFuentes:scopusDemand Forecasting for Textile Products Using Statistical Analysis and Machine Learning Algorithms
Conference ObjectAbstract: The generation of an accurate forecast model to estimate the future demand for textile products thatPalabras claves:artificial neural networks, Demand Forecasting, Machine learning algorithms, Statistical Analysis, Temporal hierarchies, Textile productsAutores:Alemany M.M.E., Araujo R.A., Diego Hernán Peluffo-Ordóñez, Leandro L. Lorente-LeyvaFuentes:scopus