Year: 2025
Type: article
Abstract: Gıda talebinin tahmin edilmesi, özellikle e-ticaret alanında iş süreçlerinin optimizasyonu ve sürdürülebilir kalkınma için büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, öğrenme tabanlı algoritmalar ve zaman serisi analizlerini kullanarak geliştirilen bir talep tahmin sistemi sunulmuştur. Bu sistem, müşteri taleplerini daha doğru bir şekilde öngörmeyi ve perakende şirketlerine stratejik öneriler sunmayı amaçlamaktadır. Yapılan sayısal uygulamalar, Türkiye'deki bir gıda perakende şirketinin son yedi yıllık verileri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, özellikle izolasyon ormanı, aglomeratif ve spektral kümeleme, Uzun Kısa Süreli Bellek ve Ekstrem Gradyan Arttırma gibi yöntemler kullanılmıştır. Geliştirilen modeller, satış verilerinin doğru tahmin edilmesine ve stok yönetimi gibi kritik iş süreçlerine önemli katkılar sağlamaktadır. Sonuçlar, özellikle pandemi sürecinde ve mevsimsel etkilerin dikkate alındığı durumlarda gıda talebinin daha etkin bir şekilde yönetilmesine olanak tanımaktadır.
Source: DÜMF Mühendislik Dergisi
Authors: Utku Bozdoğan, Gülfem Işıklar Alptekin
Institution: Galatasaray University
Language: Turkish
Field: Decision Sciences
Domain: Social Sciences
SDG: Zero hunger
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4412843133