Yapay sinir ağları ile talep tahmini: perakende sektöründe bir uygulama
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada; zaman serisi yöntemlerinden ARIMA ile yapay sinir ağı modellerinin tahmin sonuçları kıyas edilerek, reel değerlere en yakın değerleri sunan model yardımıyla bir süpermarketin kasap reyonu için müşteri talep tahmini yapılması hedeflenmiştir. Çalışmada Ocak 2017- Aralık 2018 döneminde gerçekleşen haftalık satış miktarlarından faydalanılmıştır. Yapılan denemeler neticesinde, haftalık satış miktarları kullanılarak oluşturulan modellerde yapay sinir ağları modelinin optimal sonucu sunduğu görülerek 2019 yılı için haftalık bazda müşteri talep tahminleri yapılmıştır.
In this study, artificial neural network and ARIMA which is one of the time series models, have been discussed to determine the optimal forecasting model. Research data has been collected from a supermarket’s sales period which occurred in January 2017- December 2018. According to the results of the test, artificial neural network is more reliable and consistent to build appropriate model for the year 2019.
In this study, artificial neural network and ARIMA which is one of the time series models, have been discussed to determine the optimal forecasting model. Research data has been collected from a supermarket’s sales period which occurred in January 2017- December 2018. According to the results of the test, artificial neural network is more reliable and consistent to build appropriate model for the year 2019.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Yapay Sinir Ağları, ARIMA, Talep tahmini, perakende sektörü, Artificial neural network, ARIMA, Demand forecasting, retail industry
Kaynak
İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
18
Sayı
35
