Öz 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.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.