Artificial Neural Network Modeling of Demand Forecast: Case of Domestic Car

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Akyurt, İbrahim Zeki
Copyright Year	2016
Abstract	Talep tahminleri isletme fonksiyonlarinin hemen hepsine etki etmektedir. Şuphesiz ki talep tahminlerinin en onemli etkisi bu fonksiyonlardan uretim ve operasyon uzerine olmaktadir. Kurulus yeri, kapasite ve isgucu kararlari ile uretim planlari talep tahminlerine dayanmaktadir. Son yillarda Turk hukumetinin uretim karari verdigi yerli otomobile olusacak talebin tahmin edilmesi de bu anlamda onem kazanmistir. Seri olarak uretilecek %100 yerli otomobilin yillik uretim adetlerinin ve buna bagli olarak uretim ve diger planlarinin yapilmasi tamamen bu talebin dogru tahmin edilmesine baglidir. Bu amac dogrultusunda aylik yerli otomobil satisi serinin ozellikleri goz onune alinarak gelecege yonelik talep tahmini icin en uygun model tercih edilmistir. Bu calismada Ocak 2011 – Eylul 2015 veri doneminde aylik yerli otomobil satis degerleri kullanilarak geri yayilim algoritmasiyla egitilmis ileri beslemeli yapay sinir agi modeli uygulanmistir. Serinin ozellikleri, tahmin performans olcutleri olarak ise ortalama mutlak yuzde hata (mean absolute percentage error – MAPE) ve ortalama hata kare ( mean square error – MSE) degerleri dikkate alinarak iteratif olarak uygun gecikme uzunlugu ve gizli noron sayisi tespit edilmistir. Elde edilen bulgular neticesinde; mevsimsel etkilerden arindirilmis yerli otomobil satis serinin kullandigi, gecikme uzunlugunun 2 ve gizli noron sayisinin 7 oldugu oldugu modelin en iyi tahmin sonucunu verdigi saptanmistir.
Starting Page	147
Ending Page	157
Page Count	11
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	http://dergipark.gov.tr/download/article-file/411177
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article