Toplu Yemek Üretiminde Günlük Talep Tahmini için Alternatif Bir Yaklaşım: Öğrenci Regresyon

Derya YERGÖK; Mehmet ACI

Makale detayları

Toplu Yemek Üretiminde Günlük Talep Tahmini için Alternatif Bir Yaklaşım: Öğrenci Regresyon

Yazarlar:

Derya YERGÖK | Mehmet ACI

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2019 Vol. Issue , pp.64-73

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000919793

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

Anahtar kelimeler:

Özet:

 


In this paper, it is aimed to estimate the daily demand for meal in the places where mass food is produced and thus to avoid overproduction and to prevent the end of meals with less food production. For this purpose, two different regression models were designed as gauss process regression (GPR) and regression trees and the success of the models were compared. In the study, the number of people eating was estimated using data obtained from the university dining hall. For the developed GPR prediction model rational quadratic GPR, square exponential GPR, matern 5/2 GPR and exponential GPR methods were used. In the regression trees prediction model fine tree, medium tree and coarse tree methods were used. The best results were obtained from the exponential GPR and fine tree models.

.

 


Bu çalışmada, toplu yemek
üretilen yerlerde günlük yemek talebini tahmin etmek ve dolayısıyla aşırı
üretimden kaçınmak ve daha az gıda üretimi ile yemeklerin bitmesini önlemek
amaçlanmıştır. Bunun için gauss süreç regresyon (GSR) ve regresyon ağaçları olmak
üzere iki farklı regresyon modeli tasarlanmış ve modellerin başarısı
karşılaştırılmıştır. Araştırmada, üniversite yemekhanesinden elde edilen
veriler kullanılarak yemek yiyenlerin sayısı tahmin edilmiştir. Geliştirilen
tahmin modellerinden GSR modelinde rasyonel kuadratik GSR, kare üstel GSR,
matern 5/2 GSR, üstel GSR yöntemleri; regresyon ağaçları modelinde ise fine
tree, medium tree, coarse tree yöntemleri kullanılmıştır. En iyi sonuçlar üstel
GSR ile fine tree modellerinden elde edilmiştir.

.

Makale detayları

Toplu Yemek Üretiminde Günlük Talep Tahmini için Alternatif Bir Yaklaşım: Öğrenci Regresyon

Yazarlar:

Derya YERGÖK | Mehmet ACI

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2019 Vol. Issue , pp.64-73

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000919793

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

Regresyon

Gauss süreç regresyon

Regresyon ağacı

Yemek talep tahmini

Sayı

Makale detayları

Toplu Yemek Üretiminde Günlük Talep Tahmini için Alternatif Bir Yaklaşım: Öğrenci Regresyon

Yazarlar: Derya YERGÖK | Mehmet ACI

Yayıncı: Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: European Journal of Science and Technology 2019 Vol. Issue , pp.64-73

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 10/2019

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000919793

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2148-2683

Regresyon

Gauss süreç regresyon

Regresyon ağacı

Yemek talep tahmini

Sayı

Yazarlar:

Derya YERGÖK | Mehmet ACI

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2019 Vol. Issue , pp.64-73

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2019

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000919793

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683