Kural tabanlı bulanık yaklaşımla talep tahmini ve hızlı tüketim sektöründe bir uygulama
Öz
Talep
tahmin çalışmaları hem sektörel hem de akademik anlamda karar vericiler için
önemli kabul edilen stratejik konulardan biridir. Sürekli değişen politik,
kültürel, yasal ve ekonomik gelişmeler işletmeleri belirsizlik altında tahmin
etmeye itmiştir. Karmaşık, çok boyutlu ve belirsizliğin yüksek olduğu
ortamlarda klasik yöntemlerle problemleri modellemek oldukça güçtür. Bulanık
yaklaşımlar daha esnek yapıda olduğu için daha kolay modelleme imkânı
sağlamaktadır. Bu çalışmada hızlı tüketim sektöründe faaliyet gösteren bir
firmanın talep tahmin çalışması, bulanık
küme teorisi, bulanık eğer-ise kuralları ve bulanık çıkarım kavramlarına
dayanan kural tabanlı bulanık mantık yaklaşımıyla ele alınmıştır. Kural tabanlı
bulanık yaklaşımla elde edilen sonuçlar gerçekleşen değerler ile
karşılaştırılmış ve düşük mutlak sapma değerlerine ulaşılmıştır. Ayrıca elde
edilen sonuçlar zaman serileri yaklaşımıyla da karşılaştırılmış, yöntemlerin
üstünlükleri gösterilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Uçal-Sarı İ. Yatırım Analizinde Bulanık Model Önerileri. Doktora Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2012.
- Zadeh LA. “Fuzzy sets”. Information and Control, 8(3), 338-353, 1965.
- Abraham A, Nath B. “A neuro-fuzzy approach for modelling electricity demand in Victoria”. Applied Soft Computing, 1(2), 127–138, 2001.
- Wang CH. “Predicting tourism demand using fuzzy time series and hybrid grey theory”. Tourism Management, 25(3), 367–374, 2004.
- Lau HCW, Cheng ENM, Lee CKM, Ho GTS. “A fuzzy logic approach to forecast energy consumption change in a manufacturing system”. Expert Systems with Applications, 34(3), 1813–1824, 2008.
- Efendigil T, Önüt S, Kahraman C. “A decision support system for demand forecasting with artificial neural networks and neuro-fuzzy models: A comparative analysis”. Expert Systems with Applications, 36(3), 6697–6707, 2009.
- Chang PC, Fan CY, Lin JJ, “Monthly electricity demand forecasting based on a weighted evolving fuzzy neural network approach”. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 33 (1), 17–27, 2011.
- Karahan M. İstatistiksel Tahmin Yöntemleri: Yapay Sinir Ağları Metodu ile Talep Tahmini Uygulaması. Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi, Konya, Türkiye.2011.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Beyzanur Çayır Ervural
Bu kişi benim
0000-0002-0861-052X
Berk Koçyiğit
Bu kişi benim
0000-0001-8603-3601
Yayımlanma Tarihi
27 Şubat 2018
Gönderilme Tarihi
19 Ekim 2016
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 24 Sayı: 1