DAMP: Decision-Making with the Combination of Analytical Hierarchy Process and Deep Learning (Case study: Car Sales Forecasting)
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, prediction and decision making are two inseparable principles in the management and two distinct roles of managers. The organizations spend a large part of their budgets on predictions from past data. They will lose their money if they are neglected. On the other hand, decision-making is the most critical step in problem-solving. Moreover, it is considered the main task of a manager as a problem solver. Making decision becomes more complicated when we are faced with multi-criteria decision-making issues. Combining prediction and decision-making approaches helps researchers to make a better choice utilizing prior knowledge. One of the most essential and comprehensive systems designed for multi-criteria decision-making is Analytical Hierarchy Process (AHP) process. Deep learning as a valuable extension of artificial neural networks has been the focus of many researchers. In this paper, AHP is used to classify, compare, and determine the weights of a deep learning approach. In order to evaluate the efficiency of the proposed method, the prediction of vehicle price application is chosen, and the results are compared with neural networks. The data set is related to the sale of Hyundai and Kia Motors cars in the United States and Canada. It is emphasized that the data are used only to evaluate the proposed method and can be generalized to solve all similar issues. The sales forecasting data of two car companies showed that the proposed method is superior to other regression methods. To extend the proposed methos as our future work, the aim will be to develop a comprehensive decision-making and forecasting system by combining these two approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».