Bir yem işletmesi için satış tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması: Bir vaka çalışması

Abstract

Son yıllarda küresel ısınmadan dolayı doğal kaynakların etkin ve verimli kullanımı dünyamız için daha da önemli bir hale gelmiştir. Azalan doğal kaynaklar tarım ve gıda zincirlerini daha etkin yönetim stratejileri benimsemeye zorlamaktadır. Başarılı bir yönetimin ilk şartı doğru ve güvenilir tahminlere dayalı planlar yapmaktır. Bu çalışmada tarım ve gıda zincirlerinin ilk halkası olan yem endüstrisinde yer alan bir işletme için gerçek verilere dayalı olarak oluşturulan tahmin modelleri karşılaştırılmıştır. Geleneksel istatistiksel zaman serisi yöntemleri popüler ve hesaplamalı olarak etkin iki yapay zekâ tekniği olan yapay sinir ağları ve destek vektör regresyonu yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Tahminlerin doğruluğu ortalama mutlak hata (MAE), ortalama mutlak yüzde hata (MAPE) ve ortalama hata kare (MSE) gibi üç farklı hata ölçütü kullanılarak hesaplanmıştır. Sonuçlar destek vektör regresyonu yönteminin zaman serisi ve yapay sinir ağları yöntemlerine göre daha iyi sonuçlar ürettiğini göstermiştir.

Keywords

• Sales forecasting
• Time series methods
• Artificial neural networks
• Support vector regression
• Agriculture and food chains
• Feed industry
• Satış tahmini
• Zaman serisi yöntemleri
• Yapay sinir ağları
• Destek vektör regresyonu
• Tarım ve gıda zincirleri
• Yem endüstrisi