Askeri lojistik planlamasına yönelik çoklu doğrusal regresyon ve ARIMA modeli ile mühimmat tahmini yapılması
Ammunition forecasting with multiple linear regression and ARIMA model for military logistics planning
- Tez No: 953364
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL GÜROL KURTAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Milli Savunma Üniversitesi
- Enstitü: Alparslan Savunma Bilimleri ve Milli Güvenlik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Savunma Tedarik ve Lojistik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Muharebe sahası bünyesinde birçok parametreyi barındıran çok katmanlı bir problem sahasıdır. Gelişen silah ve mühimmat teknolojisiyle birlikte muharebe sahası her geçen gün daha fazla karmaşık hale gelmektedir. Bu nedenle muharebe sahasını kapsayan konularda geleceğe yönelik isabetli tahminlerde bulunmak zorlaşmaktadır. Çalışmada muharebe sahasının en önemli ihtiyaçlarından birisi olan mühimmat ile ilgili geleceğe yönelik tahmin yapılması hedeflenmiştir. Geleceğe yönelik tahmin yapmak için çoklu doğrusal regresyon yöntemi, ARIMA yöntemi ve mühimmatlara ait veri setlerinin hareketleri analiz edilerek tespit edilen, uyumlu hareket gösterdikleri istatistiksel dağılım türleri kullanılmıştır. Yapılan analiz sonuçları incelendiğinde ARIMA yönteminin diğer yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür. ARIMA yöntemi ile topçu mühimmatı için R2adjusted değeri %68, havan mühimmatı için R2adjusted değeri %27 ve roket mühimmatı için R2adjusted değeri %37 olarak elde edilmiştir. Çalışma kapsamında elde edilen sonuçların bütçe planlaması, üretim planlaması, tesis yer seçimi, askeri simülasyonlar ve askeri lojistikçiler tarafından yapılan askeri planlamalar gibi konularda kullanılabileceği değerlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
The battlefield is a multilayered problem area encompassing many parameters. With the advancement of weapon and ammunition technology, the battlefield is becoming increasingly complex. Therefore, making accurate future predictions on battlefield issues becomes increasingly difficult. This study aimed to make future predictions regarding ammunition, one of the most critical needs of the battlefield. Multiple linear regression, ARIMA, and statistical distribution types, determined by analyzing the data sets movements of ammunition, were used to make future predictions. Analysis of the results revealed that the ARIMA method yielded more successful results than other methods. The ARIMA method yielded an R2adjusted value of 68% for artillery ammunition, 27% for mortar ammunition, and 37% for rocket ammunition. The results obtained in this study are considered applicable to budget planning, production planning, facility location selection, military simulations, and military planning by military logisticians.
Benzer Tezler
- Umur paşa destanına göre Aydınoğulları Devleti'nin idari ve askeri teşkilatı
Başlık çevirisi yok
YILMAZ YILDIZ
