Time series forecasting of intermittent demand by using ATA method and computational intelligence

Kesikli taleplerin öngörüsü firmalar ve ticari faaliyetler için son derece önemlidir. Son zamanlarda birçok araştırmacı kesikli talepler için öngörü elde etmede kullanılan yöntemler üzerine yoğunlaşmıştır ve farklı öngörü yöntemleri geliştirmişlerdir. Bu geliştirilen yöntemler içerisinde öne çıkan metot üssel düzleştirme (ÜD) yönteminden esinlenilerek geliştirilen Croston metodudur. Öncelikle, 50 yılı aşkın bir süredir yaygın olarak kullanılan üssel düzleştirme metodu mevcut en yaygın öngörü tekniklerinden biridir. Hatta bu yöntemin üstünlüğü ve başarısı ünlü tahminleme yarışmalarınca (M-yarışması) kanıtlanmıştır. Fakat bunun üstünlüğü ve birçok alanda yaygın kullanımı olsa da, ÜD modelleri başlangıç değeri gibi öngörü doğruluğunu olumsuz yönde etkileyen bazı dezavantajlara sahiptir. Öte yandan Croston metodu kesikli taleplerin öngörüsünde ve envanter kontrolünde yaygın olarak kullanılır. Bu talepler genellikle sıfır değerini içerdiği için, bu verilerde Croston tarafından geliştirilen çığır açan yöntemi kullanmak kaçınılmaz olur. Fakat bu metodun da yanlılık gibi kanıtlanmış bazı kusurları bulunmaktadır. Bu çalışmada amacımız üssel düzleme yöntemine alternatif olarak geliştirilen yeni ATA metodu ve Croston yöntemini karşılaştırmaktır ve diğer amacımız ATA metodun özelliklerini Croston metoduna uyarlamaktır. Sonuç olarak ATA metot kesikli taleplerin tahmin edilmesinde kullanılacaktır ve hatta önerilen bu yöntem bahsedilen tüm yöntemler ile istatistiksel olarak karşılaştırılacaktır.