خلاصة:
با توجه به تعداد زیاد کالاها در فروشگاههای آنلاین، تغییر روزانه قیمت کالاها و عدم امکان استعلام و ثبت این حجم از قیمتها توسط اپراتورها، توسعه یک سیستم تخمین قیمت برای پیشبینی روزانه قیمت کالاها با دقت بالا بسیار ضروری میباشد. برای این منظور، در مقاله حاضر یک سیستم نوین تخمین قیمت با استفاده از ماتریس همبستگی و رگرسیون خطی، توسعه داده شده است. با توجه به خطای بالای رگرسیون خطی در پیشبینی قیمتها، یک روش رگرسیون خطی ابتکاری جهت افزایش دقت پیشبینی و کاهش خطای میانگین بر مبنای تعیین اهمیت دادهها بر حسب زمان توسعه داده شده است. سیستم توسعه داده شده بر روی دادههای واقعی شرکت نگین پولاد نقش جهان (آهن آنلاین) پیادهسازی شده است که نتایج حاکی از دقت بالای قیمتهای تخمینی این مدل میباشد. همچنین نتایج مدل ارائه شده با در نظر گرفتن تغییرات نرخ دلار مورد بررسی و تحلیل قرار گرفته است. نتایج حاکی از آن است که در اکثر اوقات رگرسیون ابتکاری ارائه شده خطای کمتری نسبت به سایر روشهای مورد بررسی دارد.
Due to the large number of goods provided in online stores, the daily change of goods prices and the impossibility of querying and registering this amount of prices by the operators, it is very necessary to develop a price estimation system for daily forecasting of goods prices with high accuracy. For this purpose, in this article, a new price estimation system was developed using the correlation matrix and linear regression. Due to the high error of linear regression in price prediction, an innovative linear regression method was formulated to increase the prediction accuracy and reduce the average error based on determining the importance of data in terms of time. The developed system was implemented on the real data of Negin Polad Naqsh Jahan Company (Ahanonline.com). The results indicate the high accuracy of the estimated prices by this model. Also, the results of the presented model were examined and analyzed considering the changes in the exchange rate of US Dollar. The results show that, most of the time, the presented heuristic regression has less error than other investigated methods.