Öz Günümüzde birçok kurum personel yemek hizmetlerini dış alım metoduyla profesyonel yemek şirketlerden temin etmektedir. Bu hizmet karşılığı yemek şirketlerine talep ettikleri yemek miktarı kadar ücret ödemektedirler. Yemeklerin cinsine, çıktığı güne, şirket çalışanlarının davranışlarına ve çalışan sayısına göre günlük tüketim miktarı değişmesine rağmen çoğu kurum kişisel tahminlerle karar vermekte ve israf oluşmaktadır. Bu çalışmada bir üniversite yemekhane sisteminden alınan veriler WEKA açık kaynak kodlu yazılımı vasıtasıyla Yapay Sinir Ağı, Destek Vektör Makinası ve Regresyon analizi metotları kullanımı ile günlük talep miktarının tahmini yapılmış ve ilgili metotların performans karşılaştırılması sunulmuştur. Yapılan çalışma ile üniversite gibi farklı davranışlara sahip tüketici tipine göre farklı metotların baskın olduğu ve seçilecek metot ile atık yemek miktarının minimize edilebileceği önerilmiştir.
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.