
Şirketlerin kısa ve uzun vadeli planlarının birçoğunda temel alınan talep tahminlerinin, gerçekleşecek durumu minimum hata ile yansıtması istenir. Özellikle geçmişe ait verilerin azlığı ve pazar koşullarının değişkenliği klasik yöntemler ile yapılan talep tahminlerinde bazı kabullerin yapılmasını gerektirmekte, bu durum hata oranlarının artmasına neden olabilmektedir. Bulanık zaman serileri temelli tahmin yöntemleri ile az sayıda veri olması halinde bile uzman görüşleri ile mevcut belirsizlik göz önüne alınarak gerçeğe yakın sonuçlar elde etmek mümkündür. Bu çalışmada Singh (2007) tarafından önerilen bulanık zaman serileri ile talep tahmini yöntemi kullanılarak gıda sektöründe faaliyet gösteren bir işletme için bir ürünün talep tahmini yapılmaktadır.
Bulanık Bağıntılar, Bulanık Zaman Serileri, Dilsel Değişkenler, Talep Tahmini., Demand Forecasting, Fuzzy Relations, Fuzzy Time Series, Linguistic Variables.
Bulanık Bağıntılar, Bulanık Zaman Serileri, Dilsel Değişkenler, Talep Tahmini., Demand Forecasting, Fuzzy Relations, Fuzzy Time Series, Linguistic Variables.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
