Aralıklı talep yapısına sahip ürünlerin talep tahmininde makine öğrenme yöntemlerinin uygulanması
Implementing machine learning methods in forecasting intermittent demand
- Tez No: 428605
- Danışmanlar: PROF. DR. NECDET ÖZÇAKAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi yöntemleri, Talep, Talep tahmini, Yapay sinir ağları, Machine learning methods, Demand, Demand estimation, Artificial neural networks
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Üretim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Talep tahmini ve doğruluğunun bir işletmenin başarısına ve müşteri memnuniyetine doğrudan etkisi bulunmaktadır. Düzgün talep yapısına sahip ürünlerin talep tahmini ve planlamasında birçok yöntem başarılı sonuçlar verirken çoğu zaman diliminde sıfır talep gören aralıklı talep yapısına sahip ürünlerin talep tahmininde başarılı olamamaktadır. Talep büyüklüğünün ve şeklinin değişkenliği bu ürünler için talep tahmini ve planlamanın yapılmasını zorlaştırmaktadır. Bu tez çalışmasında, aralıklı talep yapısına sahip ürünlerin talep tahminini için basit üstel düzeltme, Croston yöntemi ve modifikasyonları ile makine öğrenme yöntemlerinden olan Destek Vektör Makineleri ve aynı zamanda bir yapay sinir ağı modeli olan Çok Katmanlı Algılayıcılar ve Öz Örgütlemeli Harita Ağları incelenmiştir. Bu yöntemler e-ticaret sektöründe faaliyet gösteren bir işletmenin satış yaptığı bir kategorideki aralıklı talep yapısına sahip ürünlerinin talep tahmini için kullanılmıştır. Daha sonra her bir yöntemin performansı uygun ölçütler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde en iyi performansın bir yapay sinir ağı modeli olan Öz Örgütlemeli Harita Ağlarının ve ona çok yakın değerlere sahip olan Çok Katmanlı Algılayıcılar yönteminin sağladığı görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Forecasting and accuracy of demand has a direct effect in the success of a business and customer satisfaction. Whereas many methods show successful results in forecasting and planning demand of products with smooth demand, they fail with products that have many time periods with zero demands. Variability of capacity and pattern of demand causes forecasting and planning of it to become difficult. In this dissertation study, for forecasting intermittent demand, simple exponential smoothing, Croston Method and modifications, Support Vector Machines; one of the machine learning methods, Multilayer Perceptron and Self Organizing Maps, which is also an artificial neural network have been analyzed. These methods have been used for forecasting intermittent demand in one of the categories of a business that operates in e-trade sector. Afterwards, performance of each method has been compared using appropriate accuracy measures. When the results are examined, it can be seen that the best performance is been delivered by Self Organising Maps which is an artifical neural network model and Multilayer Perceptors which has a very close value to Self Organising Maps.
Benzer Tezler
- Demir çelik sektörü ve demir çelik sektöründe sermaye maliyeti
Iron and steel sector and cost of capital in iron and steel sector
ALİ DİKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MAHMUT HAYATİ ERİŞ
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Investigation of CNT smart paint for structural health monitoring in advanced and nano-enhanced carbon fiber composites
Gelişmiş ve nano takviyeli kompozit malzemeler için karbon nanotüp içerikli akıllı boyanın yapısal sağlık izleme için geliştirilmesi
YAĞMUR ATEŞCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. HÜLYA CEBECİ
- Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi
Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque
EVREN YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE