الخلاصة:
تهدف هذه الدراسة إل ا لتعرف على كيفية ا لتنبؤ بالمبيعات باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية باعتبارها
من تقنيات الحديثة في مجال التنبؤ، حيث ثم تطبيق الدراسة على سلسلة بيانات حقيقية لمبيعات المازوت في مؤسسة
نفطال فرع غرداية خلال الفترة ) 2011 - 2022 ( لثلاث عينات )المبيعات الشهرية الموجه للقطاع الخاص، المبيعات
الثلاثية الموجه للمحطات التابعة لنفطال، المبيعات السنوية الإجمالية( والتنبؤ بحجم المبيعات لسنة 2023 ، وهذا
بالاعتماد على برنامج Zaitun Teme Series في تحليل الشبكات العصبية الاصطناعية ، وقد توصلت الدراسة إل
أن تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية تمكنت من إعطاء تنبؤات مقاربة للقيم الحقيقية، اعتماد على مؤشر دقة التنبؤ
MAPE التي كانت قيمته صغيرة )قريبة من الصفر( للعينات الثلاث، مما يعكس جودة الشبكات العصبية الاصطناعية
في التنبؤ بحجم مبيعات المازوت
This study aims to identify How to Predict Sales Using Artificial Neural Networks as it is one of the modern technologies in the field of prediction. The study was applied to a real data series of diesel sales at the Naftal Company, Ghardaia Branch, during the period (2011-2022) using three samples (Monthly Sales Directed to The Private Sector, Quarterly Sales Directed to Oil Stations of Naftal, Total Annual Sales). In addition, the study aimed to predict the sales volume for the year 2023 depending on the Zaitun Time Series Program analysis of Artificial Neural Networks. The findings of the study revealed that the Artificial Neural Network Technology was able to give approximate predictions for the real values depending on the MAPE prediction accuracy index, whose value was small (close to zero) for the three samples which reflects the quality of Artificial Neural Networks in predicting the volume of diesel sales
