Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2013
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Vesile Sinem Arıkan Kargı
Danışman: AHMET ÖZTÜRK
Özet:Çalışmamızın temel amacı firmanın kumaş üretim sürecinde meydana gelen atkı hatalarını tahmin etmektir. Çalışmada tahmin için çoklu doğrusal regresyon(MLR) modeli ile yapay sinir ağ modellerinden çok katmanlı algılayıcı(MLP) modeli ve radyal tabanlı fonksiyon ağ (RBFN) model teknikleri uygulanmıştır. Diğer amacımız ise üç tekniğin tahmin sonuçlarına bakılarak hangi tekniğin atkı hata sayısını tahmin etmede daha başarılı olduğunu belirlemektir. Çalışmamız teorik ve uygulama olmak üzere iki ana kısım içermektedir. İlk üç bölümde çoklu doğrusal regresyon modeli, yapay sinir ağ modelleri ve çok katmanlı algılayıcı model ile radyal tabanlı fonksiyon ağ modeli açıklanmıştır. İkinci kısım ise Bursa'da kumaş üreten bir tekstil firmasının kumaşlardaki atkı sayısında oluşan hatayı en aza indirmeyi sağlayacak çoklu doğrusal regresyon modeli, çok katmanlı algılayıcı ve radyal tabanlı fonksiyon ağ modellerinin uygulanmasına ilişkindir.Çalışmada çoklu doğrusal regresyon model çözümü için SPSS 13 paket programı, çok katmanlı algılayıcı model ve radyal tabanlı fonksiyon ağ model çözümleri için de Matlab R2010b programı kullanılmıştır. Sonra modellerin tahmin sonuçları kıyaslanarak firma için en uygun model belirlenmiştir.