Yapay zekâ yöntemleri ile toplu yemek üretiminde günlük talep tahmini
Daily demand prediction in mass meal production using artificialintelligence methods
Yazar: DERYA YERGÖK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ACI
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Talep tahmini, işletmelerin ürettiği mal ve hizmetlere, gelecek dönemler için ne kadar talep olacağının tahmin edilmesi işlemidir. Talep tahmini sayesinde toplu yemek üretilen yerlerde hesaplanan talep miktarına göre yemekler hazırlanır ve bu durum maliyeti en aza indirmeyi sağlar. Bu tezde Mersin Üniversitesi yemekhanesinden alınan son 1 yıla ait veriler kullanılarak şeçilen yemeklere göre günlük yemek yiyecek kişi sayısının belirlenmesi hedeflenmiştir. Çalışmada günlük talep tahmini için yapay zekâ yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları (YSA), Doğrusal Regresyon (DR), Gauss Süreç Regresyon (GSR), Regresyon Ağacı, Destek Vektör Regresyonu (DVR) ve Ağaç Toplulukları yöntemleri kullanılmış ve yöntemlerin başarıları kıyaslanmıştır. Veri kümesi, eğitim ve test verisi olarak ayrılmıştır. Veriyi eğitmek ve tahmin işlemini gerçekleştirmek için MATLAB ve PYTHON yazılım ortamlarından yararlanılmıştır. Kullanılan veri kümesi ve yöntemler ile başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Sonuçlar, ölçülen üç performans metriği açısından değerlendirilmiştir. Korelasyon katsayısı (R) değeri hedef ve öngörülen değerler arasındaki korelasyonu ölçmek için, ortalama kare hata (MSE) değeri hataların karelerinin ortalamasını ölçmek için, ortalama mutlak hata (MAE) değeri ise tahminlerin hedef değerlere yakınlığını ölçmek için kullanılmıştır. Yöntemler içinde en başarılı modeller; YSA yönteminde 0.9926 R değeri ile çok katmanlı algılayıcı ağları (MLP) olurken GSR modelinde 0.8062 R değeri ile üstel GSR, regresyon ağacı modelinde 0.8366 R değeri ile fine tree, DVR modelinde 0.9643 R değeri ile fine gaussian DVR, ağaç topluluğu modelinde ise 0.9591 R değeri ile güçlendirilmiş ağaç modeli olmuştur. DR modeli ise 0.4527 R değeri ile talep tahmininde başarılı olamamıştır.  Özetle YSA yöntemlerinden en başarılı sonuca MLP yöntemi ile regresyon yöntemlerinden en başarılı sonuca DVR modeli ile ulaşılmıştır. Önerilen tüm modeller içinde MLP modelinin tahmin başarısının en iyi olduğu gözlenmiştir. Yapılan tüm çalışmalar ve başarılı sonuçlar, önerilen yöntemlerin toplu yemek üretiminde talep tahmini için uygun olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Demand prediction is the process of estimating how much demand will be demanded for the goods and services produced by the enterprises for future periods. Demand forecasting is necessary and important for all companies, institutions and organizations where mass food is produced. Due to demand prediction, meals are prepared according to the demand amount calculated in the places where mass food is produced and this minimizes the cost. In this thesis, Artificial Neural Networks (ANN), Linear Regression (LR), Gauss Process Regression (GPR), Regression Tree, Support Vector Regression (SVR) and Tree Communities methods are used for predicting daily demand in mass food production and the performances of the methods were compared. The data set is divided into training and test data. MATLAB and PYTHON software environments were used to train the data and perform the estimation process. Successful results were obtained with the data set and methods used. The results were evaluated for three measured performance metrics. The correlation coefficient (R) value was used to measure the correlation between the target and predicted values, the mean squared error (MSE) value was used to measure the mean of the squares of errors, and the mean absolute error (MAE) value was used to measure the proximity of the estimates to the target values. The most successful models are; in the ANN method, multi-layer perceptrons (MLP) with 0.9926 R value, while in the GPR model, exponential GPR with 0.8062 R, fine tree with 0.8366 R value in regression tree model, fine gaussian SVR with 0.9643 R value in SVR model, and reinforced tree model with 0.9591 R value in SVR model. The LR model was not successful in predicting demand with R value of 0.4527. In summary, the most successful result from ANN methods was obtained by MLP method and the most successful result from regression methods was obtained by SVR model. Among all the proposed models, the predictive success of the MLP model was observed to be the best. All studies and successful results indicate that the proposed methods are suitable for demand prediction in mass meal production.