A hybrid forecasting approach demand prediction in perfume industry
Parfüm sektöründe hibrit bir öngörüm yaklaşımı talep tahmini
- Tez No: 864617
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. FATİH YİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Talep tahmininin doğruluğu, çeşitli endüstrileri kapsadığı için etkili tedarik zinciri yönetimini ve operasyonel verimliliği destekleyen temel bir dayanaktır. Bununla birlikte, geleneksel tahmin metodolojileri çoğu zaman birden fazla faktörün etkisine tabi olan talebin karmaşık ve sürekli gelişen doğasına ayak uydurmakta zorlanır. . Bu karmaşık zorluğun üstesinden gelmek için hibrit tahmin, farklı tahmin tekniklerinin birleşik yeteneklerinden yararlanarak bunları sahneye sundu. Bu tez, tahminlerde doğruluğu ve esnekliği artırmak amacıyla, özellikle talep tahmini için tasarlanmış yenilikçi bir hibrit tahmin çerçevesi sunmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Accuracy in demand forecasting is a key pillar that supports effective supply chain management and operational effectiveness as it covers various industries .However, traditional forecasting methodologies often struggle to keep pace with the complex and constantly evolving nature of demand re subject to the influence of multiple factors. To meet this complex challenge, hybrid forecasting presented them on the scene, leveraging the combined capabilities of different distinct forecasting techniques. This thesis seeks to present an innovative hybrid forecasting framework specifically designed for demand forecasting, with the aim of enhancing accuracy and increasing flexibility in forecasts.
Benzer Tezler
- 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
- Talep tahmini için gri temelli bir yaklaşım
A grey based approach to demand forecasting
CEYDA TANYOLAÇ BİLGİÇ
Doktora
Türkçe
2022
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Elektrik enerjisi talep tahmini için kenar bilişim destekli yeni bir hibrit yapay zekâ modeli
A new hybrid artificial intelligence model aided by edge computing for electricity demand forecasting
ELİF SEZER
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT TEMEL ÖZDEMİR
DOÇ. DR. GÜNGÖR YILDIRIM
- Deniz taşımacılığında makine öğrenmesi yöntemleriyle talep ve teslim süresi tahmini
Demand and lead time prediction with machine learning methods in maritime shipping
LARA J M NASER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVAL ENE YALÇIN
- Akıllı şebekelerde makine öğrenmesi teknikleriyle kısa dönem rüzgâr hızı tahmini: Kocaeli-Türkiye örneği
Short–term wind speed forecasting in smart grids with machine learning techniques: A case study in Kocaeli-Türkiye
MAYSA GAIDOUM AHMED GAIDOUM
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU