Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Regresyonu ile Talep Tahmini: Gıda İşletmesinde Bir Uygulama

Son yıllarda, değişen ve küreselleşen koşullar insan ihtiyaçlarını değiştirerek hızlı değişikliklere ve talep belirsizliğine neden olmuştur. Bu hızlı değişim ve belirsiz koşullar altında işletmelerin etkin planlama yapmalarının yolu, doğru ve güvenilir tahminler yapmaktan geçmektedir. Günümüzde teknolojik gelişmelerle birlikte talep tahmininde zaman serileri analizi gibi klasik yöntemlerin yerini yapay zekâ tabanlı tahmin algoritmaları almıştır. Bu yöntemler özellikle belirsizliğin ve değişkenliğin çok fazla olduğu durumlarda klasik tahmin yöntemlerinden çok daha başarılı sonuçlar vermektedir. Bu çalışmada bir gıda işletmesinde değişkenliğin ve belirsizliğin fazla olduğu ürünler için Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Destek Vektör Regresyonu (DVR) yöntemleri ile talep tahmini yapılmıştır. Yöntemler uygulanmadan önce parametre optimizasyonu amacıyla deney tasarımı yapılmış ve en iyi parametre değerleri bulunarak tahmin doğruluğu arttırılmıştır. Sayısal sonuçlar, incelenen ürünler için YSA’nın DVR’ye kıyasla daha iyi tahminler yaptığını göstermiştir.