Geri Dön

Yapay sinir ağları yardımı ile talep tahmin analizi ve deniz taşımacılığı sektöründe bir uygulama

Demand forecasting analysis with neural networks and a study of the maritime transpoert sector

PDF İndir

  1. Tez No: 317269
  2. Yazar: DUYGU AYDIN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HABİB KOÇAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Talep Tahmini, Yapay sinir ağları, Ortalama mutlak hata, Çok Katmanlı Algılayıcı, Elman Ağı, Demand Forecast, Artificial neural networks, mean absolute error, Multilayer Perceptron, Elman Network
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Yapay Zeka, insan beyninin çalışma sistemini anlamak ve bu sistemi taklit etmek üzerine kurulmuş olan ve temelleri orta çağ düşünürlerine kadar uzanan eski bir paradigmadır. Yapay Sinir Ağları ise bu köklü paradigmanın önemli araştırma ve uygulama alanlarından biridir.Talep tahmini, tüketicilerin gelecekte ne miktar mal ve hizmet talep edeceklerinin kestirilmesi işlevidir. Yararlı tahminlerin oluşturulmasında deneyim, kişisel yargı ve teknik uzmanlık önem taşımaktadır. Tahminler belirlenirken, tahmin yöntemlerinin özellikleri, bu yöntemlerin altında yatan varsayımlar, her bir yöntemin taşıdığı sınırlar bilinmeli ve daha da önemlisi tahmin sonuçları dikkatli bir şekilde yorumlanmalıdır.Talep tahmininde kullanılan birçok zaman serisi doğrusal ilişkinin yanı sıra doğrusal olmayan ilişki de içerir. Doğrusal olamayan bu ilişkiyi modelleyebilecek farklı yöntemlere gereksinim duyulmaktadır. Yapısında bulunan aktivasyon fonksiyonun özelliğine bağlı olarak hem doğrusal hem de doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilen yapay sinir ağları (YSA) son yıllarda zaman serilerinin analizinde kullanılan alternatif yöntemlerden biri haline gelmiştir.Bu çalışmada, YSA'nın bir talep tahmin teorisinde kullanımı gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Artificial Intelligence is to understand the working system of the human brain and built on an old paradigm to imitate this system and foundations dating back to Middle Ages? thinkers. Artificial Neural Networks is one of the important areas of research and practice in this long-established paradigm.Demand forecasting is the function of demand what amount of goods and services to consumers in the future prediction. The creation of beneficial estimates are essential to experience, personal jurisdiction and technical expertise. Determining the estimates, estimation methods, properties, the assumptions underlying these methods, each carried by a method known, and more importantly limits the estimation results be interpreted with caution.Linear relationship used to estimate the demand, as well as many time-series also includes non-linear relationship. Different methods of non-linear model for this relationship are needed. Depending on the nature of activation function in the structure of both linear and nonlinear relationships modeled artificial neural networks (ANNs) in recent years has become one of the alternative methods used for analysis of time series.In this study, an ANN was carried out using the theory of demand forecasting. For the years 2007-2011, and a naval fleet, the fleet utilization rates of freight taken on a monthly basis, with the help of Multilayer Perceptron and Elman Network models predict values for the months of January 2012 was found in February 2012.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    558788

    Car damage analysis for insurance market using convolutional neural networks

    Sigorta sektörü için evrişimsel sinir ağları kullanarak araç hasarı analizi

    CİHAT TOLGA ARTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA KAYA

  2. Tez No

    343063

    Makine öğrenme yöntemleri yardımıyla tüketim istatistiklerine göre talep tahmini

    Load forecasting by machine learning methods

    MURATCAN ATALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RÜŞTÜ MURAT DEMİRER

  3. Tez No

    596477

    Çoklu regresyon analizi ve yapay sinir ağları ile Türkiye enerji talep tahmini

    Multiple regression analysis and neural networks with Turkish energy demand forecast

    FEYYAZ YÜZÜK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN

  4. Tez No

    884356

    Türkiye'nin dış turizm talebinin yapay sinir ağları ile tahminlenmesi ve diğer tahmin yöntemleri ile karşılaştırmalı analizi

    Forecasting Türkiye's outbond tourism demand with artificial nueral networks and comparative analysis with other forecastiong methods

    ZEYNEP KURTULAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Turizmİstanbul Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL KIZILIRMAK

  5. Tez No

    765836

    Yapay sinir ağları ile ürün satış miktarlarının tahmini: Mobilya sektöründe bir uygulama

    Forecasting product sales amounts by artificialneural network: An application in the furnitureindustry

    BURÇİN SALTTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPARSLAN SERHAT DEMİR

Geri Dön