Geri Dön

Food industry demand forecasting

Gıda endüstrisinde talep tahmini

  1. Tez No: 409052
  2. Yazar: TUĞBA TOSUN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖMER FARUK BEYCA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2023

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ

  2. 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

    Türkçe

    2014

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİN SONER KARA

  3. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLFEM ALPTEKİN

  4. 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

    Türkçe

    2021

    İşletmeManisa Celal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUNCER ÖZDİL

  5. 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

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ