Enhancement of demand forecasting for agrochemical productsthrough advanced analytics
Zirai kimyasal ürünler için talep tahmininin ileri analitik yöntemlerle geliştirilmesi
- Tez No: 992964
- Danışmanlar: PROF. DR. PEKİN ERHAN EREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ziraat, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Talep tahmini, etkili tedarik zinciri planlamasının temel parçalarından biridir. Doğru satış tahmini, kaynakların verimli kullanımını ve envanter yönetiminin başarısını doğrudan etkiler. Ancak, özellikle tarım gibi bazı iş alanları için güçlü mevsimsel kalıplar, değişken talep faktörleri ve piyasa belirsizliği kesin tahminler yapmayı güçleştirmektedir. Bu çalışmada, çok değişkenli, çok serili LSTM; tek boyutlu, çok serili CNN ve Prophet gibi makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak zirai kimyasal ürünler için talep tahmininin geliştirilmesi araştırılmaktadır. Sonuçlar, geleneksel istatistiksel model SARIMA ile karşılaştırılmıştır. Farklı ekonomik ve çevresel göstergelerin tahmin doğruluğu üzerindeki etkileri, deneyler yapılarak değerlendirilmiştir. Bu çalışma, aynı zamanda, aralıklı zaman serilerinin tahmin performansı üzerinde, toplulaştırma ve ayrıştırma yöntemlerinin etkisini de incelemektedir. Model performansı, her ürün için birden fazla hata ölçütü kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular, model algoritmalarının insanlar tarafından yapılan tahminlerle yarışabildiğini göstermektedir ve talep tahmin sürecini iyileştirme potansiyelini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Demand forecasting is an essential part of supply chain planning. Accurate prediction of sales directly affect the resource efficiency and success of inventory management process. However it is especially challenging for some business domains, including agriculture, due to strong seasonal patterns, fluctuating demand drivers, and market uncertainty. This study searches for the enhancement of demand forecasting for agrochemical products by applying machine learning and deep learning algorithms, including multi-series LSTM; 1-D multi-series CNN; and Prophet. The results are compared against traditional statistical model SARIMA as a baseline. Effects of diverse economic and environmental indicators on prediction accuracy are evaluated by experiments. Additionally, this study searches for the impact of the aggregation and disaggregation method for the prediction accuracy of intermittent time series. Model performance was evaluated across multiple error metrics for different products. The findings highlight that modeling algorithms can compete with human predictions and can improve demand forecasting process.
Benzer Tezler
- Zeki talep tahmin yöntemlerinin doğruluk ve kamçı etkisi açısından değerlendirilmesi: Kimya sektöründe bir uygulama
Evaluation of intelligent forecasting methods in terms of accuracy and bullwhip effect: An application in chemistry sector
FUNDA AHMETOĞLU TAŞDEMİR
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHADIR GÜLSÜN
- Elektrik güç sistemlerinin dayanıklılığın artırılması için yeni bir optimizasyon tabanlı yaklaşımın geliştirilmesi
Development of a new resiliency-driven optimization-based algorithm for electrical power systems
AYŞE KÜBRA ERENOĞLU
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OZAN ERDİNÇ
- Türkiye Gün İçi Piyasası'nın Avrupa ile karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of Turkiye's Intraday Market with Europe
ZEYNEP ÖZMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Sürdürülebilir kalkınmayı sağlamaya yönelik planlama politikaları ve su kaynaklarının korunması
Başlık çevirisi yok
REYHAN YILDIZ
- İş etüdünün üretim planlama ve kontrolle ilişkisi ve tekstil sektöründe bir uygulama
Başlık çevirisi yok
AYŞEN KAHYAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAkdeniz ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET F. ÖZOK