Talep tahmininde sinirsel ağ tabanlı bulanık mantık yöntemi (Anfis) kullanımı ve yalın yapay sinir ağı metodu ile karşılaştırmalı bir uygulama
Using adaptive neural-fuzzy inference systems for demand forecasting and application with comparison artificial neural network method
Yazar: ONUR DOĞAN
Danışman: PROF. DR. ŞEVKİNAZ GÜMÜŞOĞLU
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bulanık mantık = Fuzzy logic ; Sinirsel bulanık mantık = Neuro fuzzy logic ; Talep = Demand ; Talep tahmin sistemi = Demand estimation system ; Talep tahmini = Demand estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Rekabet unsurunun günümüzde hızla artması, organizasyonların karar problemlerinde rasyonel davranmaları zorunluluğunu da beraberinde getirmiştir. Organizasyonların ve kurumların belirsizlik ve risk ortamında güvenle yol alabilmeleri, karar birimlerinde teknolojiyi ve bilimsel yöntemleri etkin kullanabilmeleri ile mümkündür. Talep tahmini, kurumlardaki kritik karar problemlerinin en başında gelmektedir. Bilimsel yöntemlerle desteklenmiş talep tahmini mekanizmasına sahip bir işletme, tüm fonksiyonlarının verimliliğini ve etkinliğini arttırabilir.Yapay sinir ağları, işletmeler tarafından son yıllarda bir karar verme yöntemi olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Bunun yanı sıra organizasyonlar, belirsizlik içeren problemlerin modellenmesi ve çözülmesinde kullanılan bulanık mantık yöntemlerine de sıkça başvurmaktadırlar.Bu çalışmada işletmeler için çok önemli bir konu olan talep tahmin problemine yapay sinir ağları ve bulanık mantık yöntemleri ile çözüm aranmıştır. Çalışmada önerilen model için öncelikle talebi etkileyen faktörler belirlenmiş ve bu faktörlere ait verilerle modelin veri tabanı oluşturulmuştur. Yapay sinir ağları ve ANFIS yöntemlerinin model parametreleri deneme yolu ve sınamalar ile en uygun şekilde belirlenmiştir. Her iki yöntemin tahmin performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve bulunan sonuçlar geleneksel yöntemler ile karşılaştırılmıştır.Anahtar Kelimeler: Bulanık Mantık, Yapay Sinir Ağları, Talep Tahmini, Anfis

Abstract:
Due to the rapid increase in global competition among organizations and companies, rational approaches in decision making have become indispensable for organizations in today?s world. Establishing a safe and robust path through uncertainties and risks depends on the decision units? ability of using scientific methods as well as technology. Demand forecasting is known to be one of the most critical problems in organizations. A company which supports its demand forecasting mechanism with scientific methodologies could increase its productivity and efficiency in all other functions.Artificial neural networks are frequently being used as a decision-making mechanism in organizations and companies recently. In addition, organizations often use applications integrated with fuzzy logic methodologies to model and solve their problems that comprise uncertainty.In this study, it is aimed to solve a critical demand forecasting problem with artificial neural networks and fuzzy logic methods. In the first phase of the study, the factors which impact demand forecasting are determined, and then a database of the model is established using these factors. The parameters and their optimal values used within artificial neural networks and ANFIS are derived by several trials and tests. The results estimated by each of these two methods are comparatively analyzed and also these results are compared with the results obtained by traditional methods.Keywords: Fuzzy Logic, Artificial Neural Networks, Demand Forecasting, Anfis