Talep tahmininde makine öğrenmesi ve zaman serileri temelli bir karar destek sistemi
A decision support system based on machine learning and time series for demand forecasting
- Tez No: 637475
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜRKAN ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: ARIMA, ARIMA modelleri, Karar destek sistemleri, Yapay zeka, ARIMA, ARIMA models, Decision support systems, Artificial intelligence
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gerçek hayatı modelleyen bir tahmin uygulaması geliştirmek oldukça zor olabilir. Zaman serilerini modellemek ve onlar üzerinde tahmin yapmak, içlerinde barındırdıkları doğrusal ve doğrusal olmayan örüntüler nedeniyle karmaşık bir hal alabilir. Bu gibi durumlarda, farklı tekniklerin sahip oldukları mekanizmaları bir yerde birleştirdiği için, tekil modellere göre doğruluk açısından daha iyi sonuçlar elde etmek üzere hibrit modellerin kullanımı öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, bir gerçek hayat tahmin problemi için doğrusal ve doğrusal olmayan yaklaşımların yanı sıra hibrit modelleri de model tabanında barındıran, model yönelimli bir web tabanlı karar destek sistemi geliştirilmiştir. Model tabanında yer alan ARIMA (Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama), LSTM (Uzun Kısa Vadeli Bellek Ağları) ve hibrit modelin performansları bitcoin değer tahmin örneği üzerinden gösterilmiştir. Ayrıca gerçek hayat uygulama problemi üzerinden oluşturulmuş örnek veri kümeleri için yöntemlerin performansları karşılaştırmalı olarak sunulmuş ve geliştirilen karar destek sisteminin bileşenleri detaylı olarak açıklanmıştır
Özet (Çeviri)
Developing a real life modeling application can be quite difficult. Modeling and predicting time series can be complicated by the linear and nonlinear patterns they contain. In such cases, the use of hybrid models is prominent in order to obtain better results in terms of accuracy compared to individual models, as it combines the mechanisms that different techniques have in one place. In this study, a model-oriented web-based decision support system was developed for a real-life prediction problem that includes hybrid models as well as linear and nonlinear approaches. The performances of ARIMA (Integrated Autoregressive Moving Average), LSTM (Long Short Term Memory Networks) and hybrid model in the model base are shown on the example of bitcoin value estimation. In addition, the performances of the methods are presented comparatively for the sample datasets created based on real life application problem and the components of the developed decision support system are explained in detail.
Benzer Tezler
- Sales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods
Moda perakendesi sektöründe klasik ve makine öğrenmesi metodları ile satış tahmini
HANİFE IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA YURET
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Hızlı katılaşma ile yüksek mukavemetli malzemelerin üretilmesi ve kurşun-asit akümalatörlerine uygulanması
Başlık çevirisi yok
ÜMİT AKÇAL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Makine MühendisliğiUludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİM DEMİRCİ
- Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET KILIÇARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR
- Türkiye'de üretilen bazı kışlık el örgü ipliklerinin başlıca iplik ve lif özellikleri üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SEMA YÜCEBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEREN YAZICIOĞLU