Food industry demand forecasting
Gıda endüstrisinde talep tahmini
- Tez No: 409052
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖMER FARUK BEYCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fatih Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Tahminleme bir değişkenin geleceğe ait değerlerinin geçmişteki değerler kullanılarak bulunmasıdır. Zaman serileri metotları tahmin yapmada kullanılır. Dalgacık dönüşümü bir seriyi her biri farklı frekans aralığında olan farklı alt serilere ayırmak için kullanılır. Bu çalışmada, bir gıda firmasına ait beş ürünün aylık talep tahmini dalgacık dönüşümü ve zaman serileri metotları kullanılarak yapıldı. Talep serisi dalgacık dönüşümü ile farklı alt serilere ayrıldı, her bir alt seri zaman serileri metotları kullanılarak tahmin edildi. Alt seri tahminleri toplandı. Dalgacık dönüşümü kullanılarak bulunan tahminler ile kullanılmadan bulunan tahminler performans ölçütleri kullanılarak karşılaştırıldı. Dalgacık dönüşümü ile performans ölçütlerinde iyileşmeler elde edildi.
Özet (Çeviri)
Forecasting is to project future values of a variable based on historical data. Time series methods are used to make forecasts. Wavelet transform is used to decompose the series into multiple subseries, where each subseries has different frequency range. In this study, monthly demands of five products in a food company forecasted using wavelet and time series methods. Demand series is decomposed into multiple subseries with wavelet transform, and each of these subseries is forecasted separately using time series methods. Forecasts of each subseries are summed to form final forecasts. Forecasts with wavelet transform and without wavelet transform are compared with performance measures. Forecast accuracy improvements are obtained with wavelet transform with respect to the performance measures.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi algoritmalarıyla gıda sektöründe karar destek sistemlerinin oluşturulması
Creating decision support systems in the food industry with machine learning algorithms
EMRE KURU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- Yapay sinir ağları ile talep tahmini ve gıda sektöründe uygulanması
Demand forecasting with artificial neural networks and implementation in the food industry
MÜZEYYEN TUĞBA BALLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİN SONER KARA
- Design and performance evaluation of demand forecasting system for online food data
Sanal yemek verisi üzerinde talep tahmin sistemi tasarımı ve başarım değerlendirmesi
MELTEM ARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLFEM ALPTEKİN
- Yapay zeka tabanlı talep tahmin yöntemlerinin performans üstünlükleri açısından değerlendirilmesi: Gıda sektöründe bir uygulama
Evaluation of artificial intelligence based demand forecasting methods in terms of performance superiority: An application in the food sector
MEHMET DİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeManisa Celal Bayar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCER ÖZDİL
- Makine öğrenmesi yardımıyla zincir restoran gıda satışlarının tahmin edilmesi ve hava durumunun etkisinin incelenmesi
Forecasting food sales on chain restaurant and investigating weather effect on sales by using machine learning methods
SEZGİ ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ