Forecasting customer demand on ticket vending machines using bill acceptor device data
Bilet satiş makinelerinde para kabul ünitesi verileri ile müşteri talep tahmini
- Tez No: 702798
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TEVFİK AYTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Diğer birçok sektörde olduğu gibi ulaşım sektöründe de verilerin analizi, veri üzerindeki şablonların belirlenmesi ve müşteri talebinin tahminlenmesi organizasyonlar için büyük önem taşımaktadır. Talep tahmininin başarısı; planlama, verimli kaynak kullanımı, değişime ayak uydurma konularında organizasyonlara katkı sağlamaktadır. Zaman serilerinin tahmini, istatistik ve makine öğrenimi alanlarında çok sayıda çalışmanın yapıldığı bir konudur. Bu tezde, ulaşım sektöründe kullanılan bilet satış makinelerindeki para kabul ünitelerine ait zaman serisi verileri ile sonraki gün müşteri talep tahminleri çeşitli istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemleri ile oluşturulmuş, referans modeller ile karşılaştırmalar yapılarak sonuçlar üretilmiştir. Tahmin modelleri güncel literatürün takip edilmesini sağlayacak şekilde seçilmiş, modeller hakkında bilgiler tez kapsamında sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
As in many other sectors, data analysis, recognizing patterns in data, and forecasting customer demand are of great importance for organizations in the transportation sector. The success of demand forecasting; contributes to organizations' planning, efficient use of resources, and adapting to change. Time series forecasting is a subject where much work has been done in statistics and machine learning. In this thesis, various statistical and machine learning methods are applied to the time-series data of the bill acceptors in ticket vending machines used in the transportation sector to forecast the customer demand for the next day. The results were produced by making comparisons with reference models. Forecast models have been selected to ensure that the current literature is followed. General information about the models is presented within the scope of the thesis.
Benzer Tezler
- Dinamik talep modellemesi ile fiyat manipülasyonlarının saat kırılımında kârlılığa etkisi
Effect on profitability of time based price manipulations with dynamic demand forecasting
ZELİHA BAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİKE METERELLİYOZ KUYZU
- Uluslararası havayolu yolcu taşımacılığı: Çok kriterli karar verme teknikleri ile gelir yönetimi uygulaması
International airline passenger transport: Revenue management practice with multi̇-cri̇teri̇a deci̇si̇on maki̇ng method
DERYA SEMİZ ÇELİK
Doktora
Türkçe
2017
Sivil Havacılıkİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DUYGU ANIL KESKİN
- Forecasting customer service demand by machine learning with real life implementation
Makine öğrenmesi ile müşteri hizmet talebi tahminlemesi
SİMGE GÜÇLÜKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL KILIÇ
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ALİ GÖKÇE
- Tedarik zinciri yönetiminde talep tahmini ve yerel bir tekstil işletmesinde uygulama
Demand forecasting in supply chain management and its application in a local textile business
BETÜL ERVA BERK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAksaray ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA PINAR GÖKSAL
- Yapay sinir ağları ile talep tahminleme ve doğrusal programlama yaklaşımı ile dağıtım ağı optimizasyonu
Demand forecasting with artificial neural networks and distribution network optimization with linear programming approach
MUHAMMED ARDA VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHLİKA KOCABAŞ AKAY