Yayın:
Yapay zeka ile talep tahmini

dc.contributor.advisorÖzmutlu, H. Cenk
dc.contributor.authorYazıcıoğlu, Nazife
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü
dc.contributor.departmentEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.date.accessioned2019-12-05T12:59:58Z
dc.date.available2019-12-05T12:59:58Z
dc.date.issued2010-08-12
dc.description.abstractTalep tahmini, gelecekteki bir zaman süresi için şirketin bir ürünü veyaçeşitli ürünleri için talep düzeyini tespit etmektir. Çalışma içerisinde yapay sinirağları ve talep tahmini kavramları açıklanmıştır. Uygulama bölümü de yapaysinir ağları kullanılarak otomobil satışları ile ilgili bir tahmin modeli kurulmuş veuygulanmıştır. Yapay sinir ağları yönteminin yanı sıra regresyon analizi ile deotomobil üretimi için talep tahmini yapılmış ve sonuçlar kıyaslanmıştır.Uygulama sonucunda yapay sinir ağı yönteminin etkin bir talep tahmini yöntemiolduğu gösterilmiştir. Sonuç olarak yapay sinir ağları analizlerinin, klasikyöntemlere güçlü bir alternatif olabileceği görülmüştür.
dc.description.abstractDemand prediction is determining the demand level of a product or morethan one product of a company for a time in the future. In that study, artificialneural network and demand predictions concepts are explained. In applicationpart of this study, artificial neural networks sales forecasting model forotomobile production is builded and implemented. On the other hand, predictionmodels are builded for regresion analysys and curve estimation method. Inconclusion, results are compared and shown that artificial neural networks is anefficient tool for forecasting. Evantually, it was seen that artificial neuralnetworks analyses could be strong alternative method to classical models.
dc.format.extentIX, 106 sayfa
dc.identifier.citationYazıcıoğlu, N. (2010). Yapay zeka ile talep tahmini. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/2335
dc.language.isotr
dc.publisherUludağ Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectYapay sinir ağları
dc.subjectTalep tahmini
dc.subjectRegresyon
dc.subjectArtificial neural networks
dc.subjectDemand forecasting
dc.subjectRegression
dc.titleYapay zeka ile talep tahmini
dc.title.alternativeArtificial intelligence in forecasting
dc.typemasterThesis
dspace.entity.typePublication
local.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü/Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Dosyalar

Orijinal seri

Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
Ad:
340054.pdf
Boyut:
1.42 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama

Lisanslı seri

Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
Placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama