Publication:
Gıda Sektöründe Talep Tahmininde Yapay Sinir Ağları, Regresyon, Hareketli Ortalamalar Ve Winters Üstel Düzeltme Metodlarının Karşılaştırılması

dc.contributor.authorBilişik, Murat Taha
dc.contributor.authorID204668tr_TR
dc.date.accessioned2022-04-13T08:04:01Z
dc.date.available2022-04-13T08:04:01Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractÇalışmada, gıda sektöründe faaliyet gösteren bir firma ele alınmıştır. Ceviz ithalatı alanında faaliyet gösteren firmanın 2013-2018 yılları arasındaki satış verileri alınarak araştırmaya dahil edilmiştir. Çalışmanın amacı, veri toplama yöntemi, analiz teknikleri gibi çalışma probleminin incelenebilmesi adına ihtiyaç duyulan gerekli bilgilendirmeleri yapmak; çalışmanın bulguları, sonucu ve önerileri ele alınarak çalışmayı nihayete erdirmektir. Sonuç olarak; oluşturulan veri seti ile çoklu regresyon, 3’lü, 4’lü ve 6’lı hareketli ortalamalar, tekli, ikili ve winters metodu üstel düzeltme yöntemleri ve yapay sinir ağları yöntemi ile talep tahmin modelleri kurulmuş ve karşılaştırılmıştır.
dc.description.abstractIn this study, a company operating in the food sector was discussed. Sales data of the company operating in the field of walnut importation between 2013-2018 years were included in the study. The purpose of the study is to examine the working problem which is explained and find results and suggestions of the study which have been discussed andto finalize the study. Consequently, with the data set created, demand estimation models which are multiple regression technique; 3, 4, and 6 moving averages techniques; singular, binary and winters' exponential correction methods and artificial neural network method are compared.
dc.identifier25tr_TR
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17740/eas.econ.2021.V25-01
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11413/6685
dc.language.isotrtr_TR
dc.relation.journalEurasian Academy of Sciences Eurasian Business & Economics Journaltr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectTalep Tahmini
dc.subjectYapay Sinir Ağları
dc.subjectÜstel Düzeltme
dc.subjectRegresyon
dc.subjectForecasting
dc.subjectArtificial Neural Networks
dc.subjectExponential Smoothing
dc.subjectRegression
dc.titleGıda Sektöründe Talep Tahmininde Yapay Sinir Ağları, Regresyon, Hareketli Ortalamalar Ve Winters Üstel Düzeltme Metodlarının Karşılaştırılması
dc.title.alternativeComparing Artificial Neural Networks, Regression, Moving Averages And Winters Exponential Smoothing Methods For Forecasting In Food Sector
dc.typeArticletr_TR
dspace.entity.typePublication
local.journal.endpage25tr_TR
local.journal.startpage1tr_TR

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
34- GIDA SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİNİNDE YAPAY SİNİR AĞLARI, REGRESYON, HAREKETLİ ORTALAMALAR VE WİNTERS ÜSTEL DÜZELTME METODLARININ KARŞILAŞTIRILMASI.pdf
Size:
915.27 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Makale Dosyası

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.82 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: