Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/2335
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorÖzmutlu, H. Cenk-
dc.contributor.authorYazıcıoğlu, Nazife-
dc.date.accessioned2019-12-05T12:59:58Z-
dc.date.available2019-12-05T12:59:58Z-
dc.date.issued2010-08-12-
dc.identifier.citationYazıcıoğlu, N. (2010). Yapay zeka ile talep tahmini. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/2335-
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.tr_TR
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.en_US
dc.format.extentIX, 106 sayfatr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectYapay sinir ağlarıtr_TR
dc.subjectTalep tahminitr_TR
dc.subjectRegresyontr_TR
dc.subjectArtificial neural networksen_US
dc.subjectDemand forecastingen_US
dc.subjectRegressionen_US
dc.titleYapay zeka ile talep tahminitr_TR
dc.title.alternativeArtificial intelligence in forecastingen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.relation.publicationcategoryTeztr_TR
dc.contributor.departmentUludağ Üniversitesi/Fen Bilimleri Enstitüsü/Endüstri Mühendisliği Anabilim Dalı.tr_TR
Appears in Collections:Fen Bilimleri Yüksek Lisans Tezleri / Master Degree

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
340054.pdf1.46 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons