Belirsiz koşullar altında talep tahmini ve gıda işletmesinde bir uygulama
Demand forecasting under uncertainty and an application in food company
- Tez No: 623336
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ LEYLA DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sinir ağları, Talep tahmini, Vektör otoregresyon modeli, İş belirsizliği, Nerve net, Demand estimation, Vector autoregression model, Job uncertainty
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Talep tahmini, bir ürün için gelecek dönemlerde oluşabilecek talebin geçmiş dönemlerdeki satış hareketlerine ait veriler kullanılarak belirlenmesidir. Bu çalışmada gıda sektöründeki bir işletmede belirsiz koşullar altında talep tahmini yapılmıştır. Belirsiz koşullar altında tahmin yapılırken geleneksel istatistiksel yöntemlerin yetersiz olması sebebiyle çalışmada yapay zekâ tekniklerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Destek Vektör Regresyonu (DVR) yöntemleri kullanılmıştır. Yöntemler uygulanmadan önce parametre optimizasyonu amacıyla deney tasarımı yapılmış ve bulunan optimum parametre değerleri ile tahmin gerçekleştirilmiştir. Yapılan tahminlerin performansı Ortalama Hata Kare, Ortalama Yüzde Hata ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata gibi farklı hata ölçütlerine göre değerlendirilmiştir. Sayısal sonuçlar, incelenen ürünler için YSA'nın DVR'ye kıyasla daha iyi tahminler yaptığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Demand forecasting is the determination of the demand of a product that may occur in the future using the previous sales data. In this study, demand forecasting is carried out for a firm in food sector under uncertainty. It is well-known that the traditional statistical techniques are not sufficient while forecasting under uncertain conditions. Because of that Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Regression (SVR) methods, which are the artificial intelligence techniques, are used in this study. Before employing these techniques, an experimental design is conducted for parameter optimization and forecasting is carried out with the optimum parameter values found. The performance of the forecasting is considering different criteria such as Mean Square Error, Mean Percentage Error and Mean Absolute Percentage Error. Numerical results showed that ANN produced better forecasts than SVR for considered products.
Benzer Tezler
- Belirsiz talep altında bozulabilir ürün üretim miktarının belirlenmesi: Bir yemek şirketinde uygulama
Determination of the production amount of perishable product under uncertain demand: Practice in a catering company
RECEP KARABULUT
- Elektrik piyasalarında stratejik teklif verme ve davranış analizi
Strategic bidding and behavior analysis in electricity markets
EZGİ POLAT
Doktora
Türkçe
2026
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET GÜRAY GÜLER
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ
- Yönetim kurulu üyelerinin şahsî sorumluluğuna ilişkin davalarda maddî hukukun usûl hukukuyla etkileşimi
Interaction of substantive law with procedural law in lawsuits regarding personal liability of members of the board of directors
ALİ ESKİOCAK
- Türkiye elektrik piyasasında istatistiksel yöntem ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak kısa vadeli gün öncesi elektrik fiyatı tahmini için hibrit bir yaklaşım
A hybrid approach short-term day-ahead electricity price forecasting in the turkish power market using statistical method and machine learning algorithms
CEMRE NUR GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
