Geri Dön

İstatistiksel tahmin yöntemleri: Yapay sinir ağları ile ürün talep tahmini uygulaması

Statistical demand forecasting methods: An application of product demand forecast with artifical neural networks method

  1. Tez No: 280985
  2. Yazar: MEHMET KARAHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MAHMUT TEKİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Üretim planlaması, Talep tahmini, YSA, Hata testleri, Production Planning, Demand Forecasting, ANN, Error Test
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 209

Özet

Karar verme zorunluluğunda olan tüm işletmeler, gelecekte mevcut durumlarını muhafaza etmek ve geliştirebilmek için gelecekteki olayları kestirmek ve iyi bir plan çerçevesinde uygun çözümler üretmek zorundadırlar. Tahminin amacı işletmelerin gelecekte karşılaşabilecekleri durumları önceden öngörmek, çeşitli veri ve teknikleri kullanarak önceden önlemler alınmasını sağlamaktır. Talep tahmini işleminde de bu amaç öngörülmektedir. Bilgisayarlar üzerinde yapılan uzun süreli çalışmalar sonucunda bilim adamlarının insan beyninin modellenmesi sonucu yapay zekâ kavramı yaşamımıza girmiştir. Bunu izleyen çalışmalar, yapay sinir ağları adı verilen yeni bir alanı ortaya çıkarmıştır. Yapay sinir ağlarının doğrusal olmayan problemlerin çözümünde etkin olarak kullanılması ve oldukça güvenilir sonuçlar sunması, bu tekniğin kullanımını gittikçe yaygınlaştırmıştır.Çalışmada istatistiksel talep tahmin tekniklerinden yapay sinir ağı modeli kullanılarak, Malatya ili kuru kayısı ürününe ait yurtdışı (ihracat) talep tahmini uygulaması yapılmıştır. Uygulama sonrası yapılan hata testleri soncuna göre, modelin yaptığı tahminlerin güvenilir ve tutarlı olduğu gözlenmiştir. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde; konuyla ilgili temel kavram ve tanımlar ayrıntılara girilmeden özetlenmiş ve çalışmanın gerekçesi teorik olarak anlatılmaya çalışılmıştır. İkinci bölümde; istatistiksel talep tahmin metotlarının en yaygın kullanılanları kısaca anlatılmış ve çağdaş metotlardan yapay sinir ağları teorisi, kullanım alanları, hata analizleri ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Üçüncü bölümde; Malatya iline ait kuru kayısı ürününün ihracat talep tahminini yapmak üzere tasarlanan yapay sinir ağları modeli ayrıntılı olarak anlatılmış ve modelin eğitimi, testi, tahmin süreci hakkında detaylı bilgiler sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Decision-making is the requirement of all businesses in the future to maintain and improve the existing situation to predict future events and are required to produce appropriate solutions within the framework of a good plan. The purpose of the forecast, businesses may face situations in the future to predict before, using different data and techniques to enable measures to be taken before. As a result of long-term studies done on computers scientists, modeling of the human brain, namely the concept of artificial intelligence has put our lives. The following studies have revealed a new method, called artificial neural networks. Effective use of artificial neural networks to solve nonlinear problems and to produce highly reliable results, increasingly widespread use of this technique.In this study, using artificial neural network model from statistical techniques to forecast demand, product of dried apricots belong to Malatya abroad (exports) was applied to forecast demand. According to the results after application of the error test, the model estimates that a reliable and consistent. The study consists of three parts. The first chapter, basic concepts and definitions are summarized on the subject, and study rationale is explained in theory. The second section, the most commonly used statistical methods of demand forecasting methods are shortly explained and the contemporary theory of artificial neural networks, applications, error analysis is described in detail. The third section, the province of Malatya dried apricot product, designed for export demand to forecast the ANN model is described in detail. Then, the model training, testing, or detailed information about the process of forecast is presented.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka yöntemleri ile talep tahmini ve değirmen makineleri imalat sektöründe uygulanması

    Başlık çevirisi yok

    AZİZE BERNA CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADNAN AKTEPE

  2. Belirsiz koşullar altında talep tahmini ve gıda işletmesinde bir uygulama

    Demand forecasting under uncertainty and an application in food company

    FEYZA ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEYLA DEMİR

  3. Jute consumption prediction: A case study ın a carpet manufacturing

    Jüt tüketim tahmini: Halı imalatinda bir vaka çalışması

    SELMA GÜLYEŞİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP DİDEM UNUTMAZ DURMUŞOĞLU

  4. İklim krizi yönünden tarımsal etki değerlendirme analizi: Sarıgöl Afşar Barajı örneği

    Agricultural impact assessment analysis in terms of climate crisis: The case of Sarıgöl Afşar Dam

    UMUT SUZAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ UL

    PROF. DR. UMUT OKKAN

  5. Karbonat kökenli doğal taşların yapay sinir ağları ile kesilebilirlik tayini

    Sawability prediction of carbonate natural stones using artificial neural networks

    MURAT YURDAKUL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Maden Mühendisliği ve MadencilikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜRRİYET AKDAŞ

    YRD. DOÇ. DR. BİROL YILDIZ