GELENEKSEL YÖNTEMLER VE YAPAY ZEKÂ KULLANILARAK ACİL HASTA SAYISI TALEP TAHMİNİ: BİNGÖL DEVLET HASTANESİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Author:

BARUT Muhammet NaifORCID,PATIR Sait1ORCID

Affiliation:

1. BİNGÖL ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Örgütlerin olayları doğru bir şekilde anlaması için strateji geliştirmeleri, belirledikleri amaçlara uygun planlama yapmaları ve geliştirme için sürekli iyileştirme döngüsü içerisinde olmaları zorunludur. Örgütler, tahmin yaparak gelecekteki bir zaman, herhangi bir ürün veya olgu ile ilgili talep tahmini yapma ihtiyacı duymaktadır. Bu yüzden talep tahmini örgütler için vazgeçilmez bir unsurdur. Sağlık sektöründe de talep tahmini gittikçe önemli hale gelmektedir. Sağlık sisteminde meydana gelen sorunlar toplumsal düzeyde bazı problemlere yol açabilmektedir. Bu yüzden sağlık sektöründe geleceğe uygun planlama yapmak önemli bir unsurdur. Bu yüzden bu çalışmanın yapılması gerekli görülmüştür. Bu amaçla, Bingöl devlet hastanesi acil hasta sayılarının talep tahmini, klasik talep tahmin yöntemleriyle ve yapay sinir ağlarıyla tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada son dönem talep tahminleme, basit ortalama, hareketli ortalama, ağırlıklı hareketli ortalama, üssel düzeltme yöntemleri ve yapay sinir ağları yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen tüm sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yapay sinir ağlarıyla tahminlemenin diğer yöntemlere göre en iyi sonucu verdiği görülmüştür.

Publisher

Turkish Business Journal

Subject

Industrial and Manufacturing Engineering,General Agricultural and Biological Sciences,General Business, Management and Accounting,Materials Science (miscellaneous),Business and International Management

Reference22 articles.

1. Akpınar, M. (2017). İstatistik ve Yapay Zeka Teknikleri ile Enerji Tüketiminin Tahmini:Sakarya Doğalgaz Tüketiminin Tahmini. (YÖK Tez Merkezi, Doktora) Sakarya Üniversitesi.

2. Akyurt, İ. Z. (2015). Talep Tahmininin Yapay Sinir Ağlarıyla Modellenmesi: Yerli Otomobil Örneği . İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve istatistik Dergisi, 23, 147-157.

3. Amirkolaii, K. N. (2017). Demand Forecasting for Irregular Demands in Business Aircraft Spare Parts Supply Chains by using Artificial Intelligence (AI). IFAC-PapersOnLine, 15221-15226.

4. Aslan, M., & Sığınç, H. (2022). Pazarlama Harcamalarının Firma Karlılık ve Büyüme Performansına Etkisi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 30, 311-327.

5. Benli, Y., & Yıldız, A. (2014). Altın Fiyatının Zaman Serisi Yöntemleri ve Yapay Sinir Ağları İle Öngörüsü. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 42(2), 213–224.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3