Journal articles: 'Tahmin'

1

KARABULUT, Muhammet Ali, and Emre TOPÇU. "DERİN ÖĞRENME TEKNİĞİ KULLANILARAK KARS İLİNİN HAVA SICAKLIK TAHMİNİ." Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 10, no. 4 (2022): 1174–81. http://dx.doi.org/10.21923/jesd.1067700.

Full text

Abstract:

Hava sıcaklığının doğru tahmini, su kaynakları yönetiminde, kara-atmosfer etkileşiminde ve tarımda önemli bir rol oynar. Ancak, doğrusal olmayan ve kaotik doğası nedeniyle hava sıcaklığını doğru bir şekilde tahmin etmek zordur. Son yıllarda hava sıcaklığını tahmin etmek için derin öğrenme teknikleri önerilmiştir. Bu çalışma, hava sıcaklığını tahmin etmek için kullanılan yapay sinir ağı (YSA) tabanlı yaklaşımlarından uzun kısa süreli bellek (LSTM) kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır. Hava durumu verileri, ortalama rüzgâr hızı, yağış, kar yağışı, kar derinliği, ortalama sıcaklık, maksimum sıcaklık ve minimum sıcaklığı içeren veriler bu algoritmaya girdi olmuşturlar. Çıktı olarak ise, bir sonraki gün için ortalama sıcaklık olarak belirlenmiştir. Odak noktası Kars ilinin Merkez ilçesinin 2010-2021 dönemindeki meteorolojik ölçümlerdir. İnceleme, sinir ağı modellerinin hava sıcaklığını tahmin etmek için umut verici araçlar olarak kullanılabileceğini göstermektedir. YSA tabanlı yaklaşımlar, hızlı işlem kabiliyeti ve karmaşık problemlerle başa çıkma yetenekleri nedeniyle hava sıcaklığını tahmin etmek için yaygın olarak kullanılmasına rağmen, mevcut en iyi yöntem üzerinde henüz bir fikir birliği yoktur. Aylık ve günlük olarak hesaplanan modelin tahmin doğruluğunun yüksek olması, sıcaklık tahmini çalışmalarında bu modelin başarılı bir şekilde uygulanabileceğini göstermiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

2

Can, Şengül, and Mustafa Gerşil. "İhracat Tutarı Tahminlerinin R ile Modellenmesi ve Model Performanslarının Karşılaştırılması." Alanya Akademik Bakış 9, no. 1 (2025): 131–45. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1507145.

Full text

Abstract:

İşletmelerin karar alma ve strateji belirleme süreçleri için gelecek tahminleri oldukça önemlidir. Veri tahmini kesinlik içermediği için karmaşık bir süreçtir. Bu nedenle doğruya en yakın değeri tahmin etmek stratejik karar almak için kritik öneme sahiptir. Karar alma sürecine etki eden değişkenlerin belirlenmesi, belirlenen değişkenlerin etkisinin gerçeğe en yakın değerde ölçülmesi başarılı bir tahmin süreciyle gerçekleşmektedir. Başarılı tahmin sürecinde tercih edilen model oldukça belirleyicidir. Bu çalışma ile, stratejik karar almak için önemli bir veri olan ihracat verisi tahmin edilmiştir. Öncelikle ihracatı etkileyen faktörler belirlenmiştir. Tahmin işlemi için veri ambarı oluşturulmuştur. R programında yapay sinir ağı, regresyon ve zaman serisi analizi teknikleriyle tahmin modelleri oluşturulmuştur. İstatistiksel hata terimleri kullanılarak oluşturulan modellerin performansları karşılaştırılmıştır. En başarılı performansı gösteren tekniğin yapay sinir ağı olduğu görülmüştür.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

3

Yener, Ayşe, Ali Alparslan Sayım, and Aytaç Akçay. "Çoklu bağlantı sorununda Ridge, Liu ve LASSO tahmin edicilerinin kullanımı: yumurta tavukçuluğunda bir uygulaması." Veteriner Hekimler Derneği Dergisi 96, no. 1 (2025): 14–22. https://doi.org/10.33188/vetheder.1554543.

Full text

Abstract:

Bu çalışmada, çoklu bağlantı sorununda EKK ‘ye alternatif olarak önerilen Ridge, Liu ve Lasso tahmin edici yöntemlerinin kullanımının ve model başarı kriterlerine göre sonuçların karşılaştırılması amaçlanmıştır. Uygulamada hayvancılıkta çok önemli bir paya sahip olan tavukçuluk sektörü verileri kullanılmıştır. Çalışma materyalini, “Nick Chick” ırkı tavukların 19-100 haftalık dönemlerdeki ortalama yumurta ağılığı (g) ve canlı ağırlık (kg) verileri ile ortalama yumurta fiyatlarına göre hesaplanan tahmini satış gelirleri oluşturmuştur. Çalışmada yaş (hafta), ortalama yumurta ağılığı (g) ve canlı ağırlık değişkenleri ile haftalık toplam geliri tahmin eden bir modelin geliştirilmesi amacıyla, çoklu bağlantı sorunu varlığında, en küçük kareler regresyonuna (EKK) alternatif yanlı regresyon tekniklerinden Ridge, Liu ve LASSO tahmin edicileri kullanılmıştır. Haftalık toplam gelirin tahmininde, EKK, Ridge, Liu ve LASSO tahmin edicilerinde oluşturulan modellerin hesaplanan belirtme katsayısı (R2) sırasıyla 0.96, 0.95, 0.95, 0.97 olarak hesaplanmıştır. Ayrıca, kurulan modellerde ait regresyon hata kare ortalamalarının karekökü (RMSE) EKK, Ridge, Liu ve LASSO tahmin edicilerinde, 132.3, 130.5, 56.2, 129.5 olarak bulunmuş dolayısı ile en düşük Liu tahmin edicisi yönteminde bulunmuştur. Sonuç olarak; çalışmada uygulanan yanlı tahmin edici yöntemlerin Liu tahmin edicisinin EKK regresyonuna göre, daha düşük standart hatalı, tutarlı ve uygun tahmin sağladığı belirlenmiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

4

İNİK, Orhan, Özkan İNİK, Taşkın ÖZTAŞ, and Alaaddin YUKSEL. "Uzun Kısa Süre Bellek (LSTM) ile Toprak Sıcaklığının Tahmini." Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi 9, no. 3 (2022): 779–85. http://dx.doi.org/10.30910/turkjans.1101753.

Full text

Abstract:

Toprak sıcaklığı, toprağın birçok özelliğini etkilediği gibi bitki gelişimi süreçlerinde de önemli düzeyde etki yapmaktadır. Toprak sıcaklığının bilinmesi ve doğru tahmini hem toprak yönetimi hem de bitkisel üretim için önem arzetmektedir. Özelliklede tarıma dayalı ekonomileriyle öne çıkan ülkeler için sıcaklık tahminlerinin doğrululuğu çok önemlidir. Bu yüzden son yıllarda toprak sıcaklık tahminlerinde farklı yapay zeka yöntemleri kullanılmaya başlanmıştır. Derin öğrenme yöntemleri yüksek tahmin doğruluğu elde etmede bu konuda öncülük etmektedir. Bu çalışmada toprak sıcaklığı tahmininde etkin bir model oluşturmak için derin öğrenme (DL) alt mimarisi olan Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağı önerilmiştir. Çalışmada kullanılan veriler Bingöl İline ait 2013-2021 yıllarına ait 50 cm derinlikteki günlük toprak sıcaklıklarıdır. Çalışma kapsamındaki veri setinin %80’ni önerilen LSTM modelinin eğitimi için kullanılmıştır. Geriye kalan %20’si ise model tarafından tahmin edilerek model başarısı ölçülmüştür. Eğitilen LSTM modelinin yapmış olduğu tahmin sonucundaki RMSE değeri 1.25 olarak elde edilmiştir. Önerilen modelin tahmin doğruluğunun yüksek olması, sıcaklık verileri tahmini çalışmalarında bu modelin başarılı bir şekilde uygulanabileceğini göstermiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

5

Özden, Kenan, and Rümeysa Ergin. "Markov Zincirleri ile Bir Pazar Payı Araştırma Modeli ve Akıllı Cep Telefonu Üzerine Bir Uygulama." International Journal of Engineering Technologies IJET 9, no. 1 (2024): 1–17. http://dx.doi.org/10.19072/ijet.1242925.

Full text

Abstract:

İşletmeler için pazar payı, bulundukları pazar içerisindeki konumunu ve etkinliğini göstermesi demektir. İşletmeler pazar paylarını tahmin ederek rekabetin fazla olduğu bu ortamda kendilerini pazarda tutundurmak, müşteri kaybetmemek, lider konumuna geçmek veya bu konumda kalmayı sağlamak için çeşitli pazarlama stratejileri uygulamaktadırlar. İşletmeler gelecekteki pazar paylarını kesin bir şekilde bilemezler ancak tahmin edebilirler. Bu tahmini yaparken çeşitli yöntemler kullanmaktadırlar. Böylece sürekli değişen pazarın tahmin edilmesinde kullanımı oldukça pratik ve uygun olmaktadır. Bu çalışmanın amacı akıllı telefon marka tercihlerini belirlemek, markalar arası geçiş matrisini oluşturarak uzun dönemde cep telefonu üreticilerinin pazar payını tahmin etmektir. Bununla birlikte müşterilerin tutumlarını görebilmeyi sağlamak, marka bağımlılığını ölçmek, Markov Zinciri yöntemi ile bir pazar payı araştırmasının yapılabiliyor oluşunu göstermek gibi alt hedefler mevcuttur.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

6

Akyol, Ufuk, and Murat Gül. "Türkiye’de Yabancılara Konut Satışının Mars Yöntemi ile Tahmin Edilmesi." Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 15, no. 1 (2025): 498–518. https://doi.org/10.31466/kfbd.1608248.

Full text

Abstract:

Türkiye ekonomisinin itici güçlerinden biri olan inşaat sektöründe, 2012 yılında yapılan yasal düzenlemelerle yabancılara konut satışı mümkün hale gelmiştir. Bu satışlar, ülkeye önemli bir döviz girdisi sağlamakta ve inşaat sektörünün canlı kalmasına katkıda bulunmaktadır. Yabancılara konut satışlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve bu satışların tahmin edilmesi, hem sektör hem de ülke ekonomisi açısından oldukça önemlidir. Bu çalışma, Türkiye'de yabancılara yapılan konut satışlarını, ekonomik ve sektörel değişkenler kullanarak MARS (Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Uzanımları) yöntemiyle tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın sonuçları, MARS modelinin yüksek açıklayıcılık gücüne sahip olduğunu (Adjusted R-squared: 0.9736) ve gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki Pearson korelasyon katsayısının 0.9906 olduğunu göstermektedir. Ayrıca, MARS modeli, geleneksel çok değişkenli regresyon modeline kıyasla tahmin performansını (MSE) %95 oranında iyileştirmiştir. Bu sonuç, modelin yabancılara konut satışlarını oldukça başarılı bir şekilde tahmin edebildiğini göstermektedir. Çalışma, MARS yönteminin karmaşık ilişkileri modellemede etkili bir araç olduğunu ve yabancılara konut satışının tahmini için uygun bir yöntem olduğunu ortaya koymuştur. Sonuç olarak elde edilen bilgiler, karar alıcılar ile sektör paydaşları açısından önemli veriler sunmaktadır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

7

VAROL, Ercan, and Ahmet İRVEM. "Coğrafi Bilgi Sistemleri ile havza morfolojik özelliklerinin belirlenmesi ve havza sediment verimi tahmininde kullanımı." Mustafa Kemal Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi 28, no. 1 (2023): 1–10. http://dx.doi.org/10.37908/mkutbd.1127305.

Full text

Abstract:

Akım ve sediment ölçümü yapılan 47 havzada, havzaların morfolojik özellikleri Coğrafi Bilgi sistemleri (CBS) ile belirlenerek, çoklu regresyon analizi ile Türkiye’nin farklı yağış rejimi bölgeleri için sediment verimi tahmin modelleri geliştirilmiştir. ILWIS CBS yazılımı ile her havzanın maksimum rölyefi, akarsu derecesi, istasyon kotu ve havza alanı belirlenmiştir. Ölçülen değerler ve CBS ile belirlenen havza özellikleri, en iyi alt grup istatistik yöntemi kullanılarak, sediment verimi tahmininde en uygun havza parametreleri belirlenmiştir. Bu parametreler, çoklu regresyon analizinde kullanılarak yağış bölgeleri için ayrı ayrı sediment verimi tahmin modelleri geliştirilmiştir. Modellerin tahmin yeteneğini belirlemede ise Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısı kullanılmıştır. Bu denklemlerin, çalışılan bölgelerdeki akım ve sediment gözlemi olmayan havzalarda, havza sediment verimi tahmini için ön fikir vermesi açısından uygun olduğu görülmüştür. Ayrıca, Türkiye’nin yağış rejimi benzeyen 5 bölgesinde (2, 3, 4, 5 ve 7) sediment ölçümü olmayan havzalar için sediment verimi tahmin denklemleri geliştirilebilmiştir. Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısına göre (E&gt;0.90) en iyi tahmin denklemi 4. 5. ve 7. Bölgeler için geliştirilmiştir. 1. Bölge için yeterli havza ve akım gözlem istasyonu sayısı olmadığından tahmin denklemi geliştirilememiştir. 6. Bölge için geliştirilen tahmin denkleminin Nash-Sutcliffe verimlilik katsayısına göre uygun olmadığı görülmüştür. 1. ve 6. Bölgeler için akım ve sediment verimi ölçüm istasyonlarının sayısı artırılmalıdır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

8

ERDEN, Caner. "Derin Öğrenme ve ARIMA Yöntemlerinin Tahmin Performanslarının Kıyaslanması: Bir Borsa İstanbul Hissesi Örneği." Yönetim ve Ekonomi Dergisi 30, no. 3 (2023): 419–38. http://dx.doi.org/10.18657/yonveek.1208807.

Full text

Abstract:

Finansal zaman serisi verileri doğrusal olmayan, karmaşık, birçok ekonomik faktörden etkilenen ve tahmin edilmesi zor verilerdir. Çok boyutlu ilişkilerin tahminini gerektiren finansal zaman serisi modelleri için çeşitli istatistiksel yöntemler geliştirilmiştir. Ancak günümüzde büyük verilerin kaydedilmesi, analiz edilmesi ve anlamlı bilgiye dönüştürülmesi kolaylaştığından dolayı finansal tahmin geliştirmede makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımı özellikle son yıllarda artmıştır. Bu çalışmada, Borsa İstanbul endeksinde metal ana pazarında işlem gören EREGL hissesine ait veriler zaman serisi yöntemleri ile analiz edilmiş ardından ARIMA ve derin öğrenme modelleri ile tahmin edilmiştir. Geliştirilen derin öğrenme yönteminde veri ön işleme aşamaları, özellik çıkarımı çalışmaları ve farklı zaman çerçeveleri ile tahmin performansı iyileştirilmiştir. Derin öğrenme algoritmalarının zaman serisi çalışmalarında kullanılabilmesi için zaman gecikmelerinden oluşan bir çerçeve kullanılmalıdır. Bu çalışmada, farklı zaman gecikmeleri için senaryolar denenmiş ve performans kıyaslaması ARIMA modelleri ve uzun-kısa vadeli bellek (LSTM), geçitli tekrarlayan ünite (GRU) ve özyineli sinir ağları (RNN) algoritmalarını kullanan derin öğrenme modelleri arasında gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalıştırmalar ile RNN algoritmasının diğerlerine göre daha iyi tahmin performansına sahip olduğu ve ele alınan test veri seti üzerinde ortalama %93’lük doğrulukla tahmin ettiği ortaya konulmuştur.  Anahtar Kelimeler: ARIMA, BIST, Derin Öğrenme, GRU, Hisse Senedi Tahmini, LSTM, RNN JEL Sınıflandırması: E47, G17, E37

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

9

UTKU, Anıl. "Derin Öğrenme Tabanlı Trafik Yoğunluğu Tahmini: İstanbul İçin Bir Vaka Çalışması." Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 11, no. 3 (2022): 1584–98. http://dx.doi.org/10.29130/dubited.1139534.

Full text

Abstract:

Trafik yoğunluk tahmini, kullanıcıların daha iyi seyahat kararları verebilmeleri, trafik sıkışıklığının hafifletilmesi, zaman ve yakıt tasarrufu sağlanması ile trafik işlem verimliliğinin arttırılması açısından önemlidir. Akıllı ulaşım sistemlerinin gelişmesi ve yaygınlaşmasıyla birlikte trafik yoğunluğunun tahmin edilmesi giderek daha fazla ilgi görmeye başladı. Trafik yoğunluk tahmini, büyük ölçüde geçmiş ve gerçek zamanlı trafik verilerine bağlıdır. Sensörler, kameralar, mobil cihazlar ve sosyal medya gibi kaynaklarından anlık olarak büyük miktarlarda trafik verileri elde edilmektedir. Giderek artan trafik verileri, trafik yönetimi sorununu çözebilmek amacıyla yapay zekâ teknolojilerinin kullanımını ön plana çıkarmaktadır. Bu çalışmada, trafik yoğunluk tahminine yönelik LSTM tabanlı bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen tahmin modeli LR, RF, SVM, MLP, CNN ve Recurrent Neural Network (RNN) ile İstanbul’un trafik verileri kullanılarak test edilmiştir. Deneysel sonuçlar, geliştirilen LSTM tabanlı modelin karşılaştırılan modellere göre daha başarılı sonuçlar ürettiğini ve kavşaktan geçen araç sayısı tahmininde 0,897 R2 değerine, kavşaktan geçen araçların ortalama hızlarının tahmininde ise 0,883 R2 değerine sahip olduğunu göstermiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

10

Torkul, Orhan, Erhan Kor, and Merve Şişci. "Tedarik Zincirinde Hibrit Talep Tahmin Modeli Önerisi: Çelik Sektörü Uygulaması." Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications 7, no. 2 (2024): 66–80. http://dx.doi.org/10.38016/jista.1427938.

Full text

Abstract:

Uzun imalat süreleri, süreç içi stokların yüksek olması ve tezgahlardan yararlanma oranlarının düşük olması üretim sistemlerinde karşılaşılan önemli planlama problemlerindendir. Bunların içerisinde, imalat sürelerinin uzun olması dolayısıyla sipariş gecikmelerinin meydana gelmesi önemli problem alanlarından birisidir. Bu çalışmada, çelik sektöründe sipariş gecikmelerinin sebepleri araştırılarak bunların ortadan kaldırılması ile tedarik zincirinde sürekliliğin sağlanması için bir talep tahmini modeli önerisi geliştirilmesi amaçlanmıştır. Önerilen model, ürünler için ihtiyaç duyulan ve sipariş gecikmelerinde birincil derecede önemli olan hammadde ve yarı mamulün ihtiyaç duyulan zamanda ve miktarda belirlenebilmesi için nitelik seçimi ve makine öğrenmesi algoritmalarına dayalı hibrit bir yapıdadır. Geçmiş dönem satış miktarlarının yanı sıra enerji maliyetleri, çelik hammadde fiyatı ve Euro/Dolar paritesi modele bağımsız değişkenler olarak dahil edilmiştir. Talep tahmin modellerinin geliştirilmesinde en ilgili özelliklerin belirlenebilmesi amacıyla 6 farklı nitelik seçimi yöntemi uygulanmıştır. Modeller 3 farklı makine öğrenmesi algoritması ile eğitilmiştir. Geliştirilen modeller çelik sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın 4 ürününün 89 aylık verileri üzerinde uygulanmıştır. Deneysel sonuçlara göre, nitelik seçimi yöntemlerinin genel olarak tahmin modellerinin performansını arttırdığı sonucuna ulaşılmasına rağmen, her bir ürün için en uygun tahmin performansını gösteren nitelik kümesi ve talep tahmini yöntemi kombinasyonunun farklılık gösterdiği değerlendirilmiştir. Geliştirilen modeller sayesinde ürünler için sırasıyla %93.6, %94.7, %90.3 ve %91.5 tahmin doğruluğu değerine ulaşılmıştır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

11

Arseven, Burak, and Said Mahmut Çınar. "Dünya dışı ışınım destekli çok değişkenli Ridge ve Lasso regresyon yöntemleri ile güneş ışınımı tahmini." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 40, no. 3 (2025): 1745–56. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1499003.

Full text

Abstract:

Doğru ve güvenilir bir enerji projeksiyonu sunabilmek adına geçmiş veriler kullanılarak oluşturulacak tahmin modellerinin başarısı oldukça önemlidir. Bu bağlamda, güneş enerjisinden elde edilecek elektrik enerjisini belirleyebilmek adına en temelde güneş paneli üzerine gelen güneş ışınımı miktarının yüksek doğrulukta tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, üç farklı formatta oluşturulan giriş değişkenleri MRR ve MLR modelleri kullanılarak saatlik güneş ışınımı tahmini gerçekleştirilmiştir. V1, V2 ve V3 ismi verilen ve giriş verisi olarak ışınım, sıcaklık ve bağıl nem veri setlerinin ikili ve üçlü kombinasyonları kullanılan bu formatlar arasında en başarılı tahmin sonucunu MRR-V1 modelinin verdiği tespit edilmiştir (RMSE=39.76 W/m2). Son olarak, ERF ile filtrelenen sonuçların düşük bir miktar daha iyileştiği görülmüştür (RMSE=38.42 W/m2).

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

12

ORMAN, Günce Keziban. "Ağ Topolojisi İlişkisi ile Bağlantı Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Keşfi." Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering 22, no. 4 (2022): 778–88. http://dx.doi.org/10.35414/akufemubid.1127509.

Full text

Abstract:

Karmaşık ağ analizinde öne çıkan konulardan biri, ağ tabanlı öneri sistemlerinin veya eksik bağlantıların bulunmasının önemli bir bileşeni olan bağlantı tahminidir. Literatürde iki düğüm arasında bağlantı bulunma şansını ölçümlemeye dayanan birçok farklı bağlantı tahmini yöntemi vardır. Bu yöntemler ağın farklı topolojik özelliklerini kullanır. Çok farklı stratejiler kullanan yöntemler bulunmasına rağmen, önceki çalışmalar yalnızca yöntem başarısına odaklanmış ama bu yöntemlerin performansının ağın topolojisi ile ilişkisini yeteri kadar incelememiştir. Bu çalışmanın ana motivasyonu farklı ağ topolojilerininin bağlantı tahminindeki rolünü bir ortaya koymaktır. Böylece ağın topolojik özelliklerine göre bağlantı tahmin yöntemi seçimi özelleştirilebilir. Çalışmanın iki temel katkısı, ilk olarak, büyük bir deney düzeneğinde farklı topolojik özelliklere sahip sosyal, biyolojik ve bilgi ağlarında iyi bilinen performans ölçümleriyle farklı bağlantı tahmin yöntemlerini karşılaştırmak ve ikincisi, bağlantı tahmin yöntemlerinin performansı ile ağ topolojisi arasındaki olası ilişkinin incelenmesi olarak sıralanabilir. Sonuçlara göre, ağ topolojisine bakılmaksızın küresel yöntemlerin diğerlerinden daha başarılı olduğunu gördük. Ayrıca, ağda özvektör merkezileşmesinin yüksek olmasının eksik bağlantı tahmin performansını etkileyebileceği sonucuna ulaşıldı.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

13

Ahmet, Oğuz GÖK, YILDIZ Ceyhun, and ŞEKKELİ Mustafa. "Yapay Sinir Ağları Kullanarak Kısa Dönem Güneş Enerjisi Santrali Üretim Tahmini: Kahramanmaraş Örnek Çalışması." International Journal of Eastern Anatolia Science Engineering and Design (IJEASED) 1, no. 2 (2019): 186–95. https://doi.org/10.5281/zenodo.3511514.

Full text

Abstract:

Türkiye coğrafi konumu nedeniyle büyük bir güneş enerjisi potansiyeline sahiptir ve ülkedeki Güneş Enerjisi Santrali (GES) kurulu gücü hızla artmaktadır. Fakat GES üretimlerindeki değişkenlik bu tesislerin elektrik şebeke sisteminde işletilmesini problem haline getirmektedir. Bu problemin giderilmesi için GES üretim tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada GES üretimleri için bir tahmin sistemi önerilmiştir. Önerilen tahmin sisteminde Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılmıştır. YSA Levenberg-Marquardt öğrenme algoritması kullanılarak eğitilmiştir. YSA eğitim, doğrulama ve test süreçlerinde Kahramanmaraş ilinde yer alan GES geçmiş üretim değerleri ve Küresel Tahmin Siteminden (KTS) alınan bulutluluk tahmin verileri kullanılmıştır. YSA yapısı ve giriş değerleri değiştirilerek analizler yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda giriş olarak üretim değerleri ile birlikte bulutluluk tahmini kullanan YSA’nın sadece geçmiş üretim değerleri kullanılan YSA’ya kıyasla daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. 

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

14

Koçak, Emre, and H. Hasan Örkcü. "Parametre Tahmininde Farklı Doğrusal Programlama Modellerinin Karşılaştırılması." Gazi Üniversitesi Fen Fakültesi Dergisi 1, no. 1-2 (2020): 22–35. https://doi.org/10.5281/zenodo.4317945.

Full text

Abstract:

Özet:  𝐿𝑝 norm ve 𝐿∞ norm parametre tahmin yöntemleri kullanılarak doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modellerin parametrelerini tahmin etmek için çeşitli yapılarda modeller geliştirilmiştir. 𝐿𝑝 normunun özel bir hali olan 𝐿1 norm ve 𝐿∞ norm yöntemlerinden geliştirilmiş modellerin karşılaştırıldığı bu çalışmada, simülasyon çalışması ile üretilen farklı örneklem büyüklüklerindeki veri kümeleri yardımıyla katsayıların tahmini dışında açıklayıcılık katsayısı ve hesaplama süreleri incelenmiştir. Karşılaştırılan modeller parametre tahmini ve açıklayıcılık katsayıları açısından önemli derecede farklılık oluşturmaz iken hesaplama süreleri açısından farklılıklara neden olmuştur.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

15

EYİGÜN, İsmail, and Okan YAŞAR. "ORGANİZASYONEL ÖĞRENMENİN TALEP TAHMİNİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: KAOTİK YAPININ DÜZENLEYİCİ ROLÜ." Business & Management Studies: An International Journal 8, no. 5 (2020): 4017–46. http://dx.doi.org/10.15295/bmij.v8i5.1640.

Full text

Abstract:

Araştırmanın amacı, kaotik yapı, örgütsel öğrenme ve talep tahmini arasındaki ilişkiyi açıklamak ve kaotik yapının örgütsel öğrenme ile talep tahmini arasındaki ilişkiye etkisini anlamaktır. Araştırma, örgütsel öğrenme ve kaos teorisine dayanmaktadır. Örgütsel öğrenme teorisi, örgüt ve çevre arasındaki ilişki bağlamında ele alındığında, kaotik ortamlarda öğrenmenin sağlanamayacağı söylenmektedir. Bunula birlikte, kaos teorisi geleceğin tahmin edilemez olduğunu varsayar. Bu nedenle, kaotik yapının örgütsel öğrenme ve talep üzerine tahmin üzerindeki etkisinde düzenleyici rolü olabileceği öngörüsünden inceleme kapsamına alınmıştır. Çalışmanın özgünlüğü, öncelikle kaotik seviyenin ölçülmesinde ve onu bir organizasyonel değişken olarak kullanmasında, ikinci olarak da örgütsel öğrenmenin talep tahmini üzerindeki etkisinin analiz edilmesinde yatmaktadır. Araştırma, nesnelci metodolojik varsayımlar ile tasarlanmış ve ilişkisel ve araştırmada nedensel model kullanılmıştır. Örgütsel öğrenme verileri mikro düzeydeki bireylerden, kaotik tahmin verileri ise meso düzeydeki kuruluşlardan toplanmıştır. Örgütsel öğrenme verileri, Watkins ve Marsick (1997) tarafından geliştirilen Örgütsel Öğrenme Anketi kullanılarak 26 bölge ofisinden 615 çalışandan toplanmış, talep tahmini ve kaotik yapı verileri Türkiye'de Gıda Endüstrisinde faaliyet gösteren firmadan elde edilmiştir. Araştırmanın bulguları, örgütsel öğrenme düzeyinin talep tahmini ile güçlü-pozitif, kaotik ortamla güçlü-negatif ilişkiye sahip olduğunu ve örgütsel öğrenme ile talep tahmini arasındaki ilişkide kaotik yapının moderatör etkisi olduğunu ortaya koymuştur. Moderatör rolü, düşük ve orta düzeydeki kaosun değişkenler arasındaki ilişkiyi azalttığını ve yüksek düzeyde kaosun olumsuz etkilendiğini göstermiştir. Bu çalışmanın bazı pratik ve teorik çıkarımları vardır. Pratik açıdan, değişkenler arasındaki ilişkiler, firmalar çevrenin kaotik yapı seviyesine göre eylemlerini düzenlemelerini ortaya koymuştur. Teorik perspektiften, bulgular örgütsel öğrenme ve kaos teorisini desteklemiştir. Kaos teorisi, bir sistemin "rastlantısal" ve "deterministik" öğelerden oluştuğunu varsayar. Bulgular, kısa vadeli tahminlerin deterministik bir model, uzun vadeli tahminlerin ise rastlantısal bir model sergilediğini açıkça göstermiştir. Çalışma sonunda, uygulayıcılar ve araştırmacılar için öneriler sunulmuştur.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

16

Hatun, Metin. "Tekrarlamalı Gauss-Seidel Algoritması ile İşaret Modelleme." Academic Perspective Procedia 3, no. 1 (2020): 626–34. http://dx.doi.org/10.33793/acperpro.03.01.116.

Full text

Abstract:

Periyodik işaretler Fourier serisi a&amp;ccedil;ılımı kullanılarak harmonik bileşenlerinin toplamı cinsinden ifade edilebilmektedir. Periyodik işaretlerin harmonik bileşenlerinin katsayılarını tahmin etmek i&amp;ccedil;in son yıllarda literat&amp;uuml;rde &amp;ccedil;eşitli sistem tanıma algoritmaları kullanılmıştır. Bu &amp;ccedil;alışmada periyodik işaretlerin harmonik bileşenlerinin parametrelerini ger&amp;ccedil;ek zamanda tahmin edebilmek i&amp;ccedil;in, bir adım Gauss-Seidel iterasyonu kullanılarak elde edilen RGS (Recursive Gauss-Seidel) algoritması &amp;ouml;nerilmiştir. Tekrarlamalı bir algoritma olan RGS algoritması &amp;ccedil;evrim-i&amp;ccedil;i parametre tahmini i&amp;ccedil;in uygun bir algoritmadır. Yapılan bilgisayar benzetimleriyle, &amp;ouml;nerilen RGS algoritması harmonik parametrelerinin tahmin edilmesinde kullanılmış ve benzer sistem tanıma algoritmalarıyla karşılaştırmalı olarak incelenmiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

17

Coşkun, Ahmet, Huzur Deveci, and Fatih Konukcu. "Trakya Bölgesi’nde İklim Değişikliğinin Buğday Verimine Etkisinin Tahmin Edilmesi." Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology 11, no. 5 (2023): 933–45. http://dx.doi.org/10.24925/turjaf.v11i5.933-945.6021.

Full text

Abstract:

Bu çalışmanın amacı, Trakya Bölgesi’nde iklim değişikliğinin buğday bitkisinin verimine etkisini modellemektir. Bu amaçla, çiftçi tarlasından alınan 2020-2021 dönemi buğday verim değeri, aynı yıla ait iklim verileri kullanılarak LINTUL model ile hesaplanan verim değeri ile karşılaştırılarak kalibre edilmiş ve daha sonra HadGEM2-ES ve MPI-ESM-MR küresel iklim modellerinin RCP4.5 ve RCP8.5 senaryolarından elde edilen iklim verileri ile 2031-2040, 2041-2050, 2051-2060, 2061-2070 ve 2071-2080 dönemleri için verim değerleri tahmin edilmiştir. Ekim ve hasat tarihleri değiştirilmeden iki şekilde verim tahmini yapılmıştır: Birincisinde, ortalama en düşük ve en yüksek sıcaklık, solar radyasyon ve yağış değişimi dikkate alınarak verim hesaplaması yapılmıştır. İkincisinde ise solar radyasyon değerleri 2004-2021 dönemi için sabit tutulurken, ortalama en düşük ve en yüksek sıcaklık ve yağış değişimleri hesaba katılmıştır. Birinci yaklaşımda, HadGEM2-ES modelinin RCP4.5 ve RCP8.5 senaryoları için tahmin edilen verim değişimleri sırasıyla %1,5-%7,5 ve -%7,5-%7,5 arasında hesaplanırken, MPI-ESM-MR modeli için yine aynı sırayla %9,0-%13,4 ve %3,0-%16,4 arasında simüle edilmiştir. İkinci yaklaşımda, HadGEM2-ES modelinin RCP4.5 ve RCP8.5 senaryoları için tahmin edilen verim değişimleri sırasıyla %4,5-%9,0 ve -%7,5-%7,5 arasında hesaplanırken, MPI-ESM-MR modeli için yine aynı sırayla %10,4-%13,4 ve %4,5-%19,5 arasında tahmin edilmiştir. Verim tahminlerinde sıcaklık ve yağışla birlikte solar radyasyonun etkisinin de mutlaka göz önünde bulundurulması gerektiği; Türkiye’nin diğer bölgelerinin aksine iklim değişimi ile verimin genelde artış yönünde olacağı tahmin edildiğinden gıda güvencesi için Trakya Bölgesi tarım arazilerinin değişimine izin verilmemesi gerektiği sonucuna varılmıştır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

18

Uğur, Latif Onur. "Türkiye’de Kamu Okul ve Hastane İnşaatı Projelerinde Farklı Ön Maliyet Tahmin Yöntemlerinin Performanslarının Karşılaştırılması: Güney Marmara Bölgesi Örneği." Black Sea Journal of Engineering and Science 8, no. 3 (2025): 29–30. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1526954.

Full text

Abstract:

Ön maliyet tahmini bir inşaat projesinin fizibilite, ön tasarım aşamasında gerçekleştirilen konsept maliyet tahminidir. Maliyet tahmini metotları, tasarım değişkenleri, yapım metotları, yapım işlemlerinin zamanlaması ve yapıya ilişkin çeşitli özelliklerin göz önünde bulundurulmasıyla oluşturulmuş yöntemlerdir. İnşaat projelerinin tasarım aşamasında gerekli olan ön maliyet tahmini değerleri, yatırımın gerçekleştirilebilmesi ile ilgili çok önemli bir rol oynamaktadır. Henüz detaylı çizimler yokken; sınırlı sayıda maliyet bileşenlerinin esas alındığı ve hata sınırlarının geniş olduğu bir aralıkta maliyet kestirme çalışmaları yapılması gerekmektedir. Bu aşamada sıklıkla kullanılan yöntemler arasında; Hacim Yöntemi, Birim Alan Yöntemi ve Kat Kabuğu Yöntemi bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı; anılan bu yöntemlerin okul ve hastane yapılarındaki performanslarının karşılaştırılmasıdır. Bu amaçlarla beş adet okul ve beş adet hastane yapısının metraj ve keşifleri çıkarılarak (2021 yılı rayiçleriyle) Birim Fiyat Yöntemine göre gerçek maliyetleri bulunmuştur. Aynı yapıların maliyetleri, bu kez anılan ön maliyet tahmin yöntemleri ile hesaplanarak gerçek maliyetlerden sapma oranları araştırılmıştır. Edinilen verilere göre Alan Yöntemi okul yapılarında %113, hastane yapılarında %101 hata ile maliyet tahmini yaparken Hacim Yöntemi aynı sıra ile %121 ve %107 hata ile tahminde bulunmaktadır. Kat Kabuğu Yönteminin hata oranı ise %158 ve %132 düzeylerinde gerçekleşmiştir. Gerek yatırımcı kurumların gerekse inşaat firmalarının; yapıların ön tasarım aşamasında kullandıkları ön tahmin yöntemlerinin hata oranlarını bilerek, yaklaşık yapı maliyeti tahmini gerçekleştirmelerinin proje gerçekleştirilebilmesi konusunda katkılar sağlayacağı düşünülmektedir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

19

Süslü, Doğukan İlbey, Kumru Didem Atalay, and Tusan Derya. "Bütünleşik AHP Ve K-Ortalama Kümeleme Tabanlı Yedek Parça Talep Tahmini: Sağlık Ekipmanları Alanında Bir Uygulama." Black Sea Journal of Engineering and Science 8, no. 3 (2025): 660–71. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1633685.

Full text

Abstract:

Bu çalışmada, uluslararası pazarda manyetik rezonans cihazlarının yedek parça taleplerini daha doğru tahmin edebilmek için bütünleşik bir yöntem geliştirilmiştir. Önerilen yöntem üç temel bileşenden oluşmaktadır: En önemli kriterin belirlenmesi için çok kriterli karar verme, benzer talep özelliklerine göre ülkelerin gruplandırılması için kümeleme ve her bir küme için talep tahmini yapmak amacıyla regresyon teknikleri kullanılmıştır. İlk olarak, Analitik Hiyerarşi Süreci ile yedek parça taleplerini etkileyen kriterlerin göreli ağırlıkları hesaplanmış ve en önemli kriter seçilmiştir. Daha sonra, K-ortalama kümeleme algoritması kullanılarak ülkeler bu kritere göre benzer taleplere sahip gruplara ayrılmıştır. Her bir küme için özelleştirilmiş regresyon modelleri oluşturularak talep tahminleri gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşım, özellikle yerel üretim tesisi bulunmayan ülkelerde yedek parça tedarik süreçlerinin iyileştirilmesini ve talep tahmin doğruluğunun artırılmasını sağlamaktadır. Çalışmanın bulguları, küme bazlı talep tahmini yaklaşımının stok yönetimi ve tedarik zinciri süreçlerinde verimliliği artırabileceğini göstermektedir. Sonuç olarak, geliştirilen model, sağlık sektöründe yüksek maliyetli manyetik rezonans cihazlarının bakım ve onarım süreçlerini iyileştirmekte ve yedek parça tedarik zincirinin daha etkin yönetilmesini sağlamaktadır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

20

Yıldız, Ayşegül, Sermin Elevli, and Mehmet Serhat Odabas. "Atık Su Miktarının ARIMA ve Yapay Sinir Ağları ile Tahmini." Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering 25, no. 2 (2025): 359–68. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1539627.

Full text

Abstract:

Atık su akış tahmini, atık su arıtma tesislerinin doğru ve etkin bir şekilde yönetimi için anahtar rol oynamaktadır. Kontrolsüz şehirleşme, nüfus artışları, iklim değişikliğinden kaynaklı aşırı yağışlar ve altyapı yetersizlikleri gibi nedenlerden kaynaklanan tutarsız veri ve belirsizlikler atık su akış tahminini güçleştirmektedir. Bu kapsamda uzun vadeli eğilimleri kapsayacak etkili tahmin modellerinin kullanılması ihtiyacı belirgin hale gelmiştir. Bu çalışmada Samsun’un Doğu İleri Biyolojik Atık Su Arıtma Tesisi için atık su akış miktarının bir zaman serisi analiz modeli olan ARIMA ve yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bir yıllık süreye karşılık gelen günlük akış miktarı verileri kullanılan çalışmada modellerin performansları RMSE, MAE ve MAPE değerleri açısından karşılaştırılmıştır. ARIMA (2, 1, 2) modeli daha yüksek doğrulukta performans göstermiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

21

Kara, Mehmet Akif. "TS-FIS Yöntemi Bulanık Çıkarım Sistemi ile Enflasyon Öngörüsü: Türkiye Örneği." Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 14, no. 4 (2024): 1903–16. https://doi.org/10.31466/kfbd.1504384.

Full text

Abstract:

Ekonomik krizlerin gün geçtikçe etkilerinin daha fazla hissedildiği dönemlerde sıkça konuşulan kavramlardan birisi de enflasyondur. Enflasyon fiyatların genel düzeyindeki artış olarak tanımlanmaktadır. Enflasyon öngörüleri krizle mücadele ve krizin etkilerinin azaltılması açısından önemli bir süreçtir. Bu öngörülerin gerçeğe daha yakın elde edilmeleri kararların da doğru verilmesine fayda sağlamaktadır. Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası her yılın belirli dönemlerinde yayınladığı enflasyon raporlarında enflasyon beklentisi anketi sonuçlarına da yer verilmektedir. Bu çalışmada veri seti olarak 2003-2023 yılları arasında Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası TÜFE oranları kullanılmıştır. Çalışmada yöntem olarak Yolcu, Eğrioğlu ve Baş (2018) tarafından önerilen TS-FIS yöntemi ile enflasyon tahmininde bulunulmaktadır. Bulanık çıkarım sistemleri zaman serisi tahmini için yaygın olarak kullanılmaktadır. Klasik bulanık çıkarım sistemlerinin makul bir tahmin performansı için çok fazla parametre tahmin etmesi gerekmektedir. Yolcu, Eğrioğlu ve Baş (2018) tarafından önerilen çıkarım sistemi ile daha iyi tahmin sonuçları üretildiği görülmektedir. Elde edilen sonuçlar klasik zaman serisi yöntemleri (ARIMA, Holt’s, Naive) ile bulanık zaman serisi yöntemleri (Chen, 1996 ve Chen, 2002) ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak TS-FIS yönteminin enflasyon öngörüsü problemi için en başarılı performansı ürettiği ortaya konulmuştur.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

22

YILDIRIM, Eray, and Eyubhan AVCI. "Sodyum Silikat Enjeksiyonlarında Sodyum Silikat Oranı, Viskozite, Sinerez ve Jelleşme Zamanları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi." Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 6, no. 1 (2023): 235–51. http://dx.doi.org/10.47495/okufbed.1092787.

Full text

Abstract:

Bu çalışmada sodyum silikat enjeksiyonlarında kullanılan sodyum silikat oranı, sinerez, jelleşme süresi ve viskozite parametreleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Bu amaca yönelik olarak, 56 farklı oranda hazırlanmış sodyum silikat ve formamide karışımları için sinerez yüzdesi, viskozite ve jelleşme sürelerine ait veriler elde edilmiştir. Solüsyonların viskozite değerleri karışım öncesinde hesaplanmış ve belirli sürelerde gözlemler yapılarak solüsyonların jelleşme süresi tespit edilmiştir. Jelleşme süreleri belirlenmiş olan solüsyonların zamana bağlı olarak 1, 3, 5, 12, 15, 180 ve 720. günlerde sinerez yüzdeleri bulunmuştur. Çalışma iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, sinerez yüzdesinin tahminine yönelik modeller oluşturulmuştur. Oluşturulan toplam 21 modelde girdi olarak sodyum silikat/solüsyon oranı, viskozite ve jelleşme süresi çıktı olarak ise sinerez kullanılmıştır. Modeller lineer ve nonlineer (üstel ve exponansiyel) fonksiyonlardan oluşmaktadır. Sinerez değerinin tahmini için oluşturulan tüm modeller oldukça iyi performans göstermiştir. En düşük tahmin performansını 1 günlük sinerez değerleri gösterirken diğer sinerez değerlerinde daha iyi tahmin performansı elde edilmiştir. İkinci aşamada ise solüsyonların viskozite değerlerinin tahmini için modeller oluşturulmuştur. Bu aşamada girdi olarak sodyum silikat/toplam solüsyon oranı çıktı olarak ise viskozite değeri kullanılmıştır. İlgili verilerin dağılımı nonlineer özellik gösterdiğinden dolayı üstel fonksiyon kullanılmıştır. Çalışmada geliştirilen model viskozite değerinin tahmini için oldukça iyi performans göstermiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

23

Özden, Cevher. "İstatistiksel ve Derin Öğrenme Yöntemlerini Kullanarak Tarımsal Girdi Fiyat Endeksi'nin Tahmin Edilmesi." Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology 11, no. 9 (2023): 1751–55. http://dx.doi.org/10.24925/turjaf.v11i9.1751-1755.6359.

Full text

Abstract:

Tarımsal Girdi Fiyat Endeksi, mevcut tarımsal üretimde kullanılan ürün ve hizmetlerin fiyatlarındaki değişimlerin ve geleceğe yönelik yatırımların takibi amacıyla Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından her ay hesaplanıp yayınlanmaktadır. İndeksin tahmini tarım üreticilerinin yatırım kararlarında ve ürün tercihlerinde zamanında karar almalarına imkan sağlayacak, yurt içi ve uluslararası pazarda rekabet güçlerini arttıracaktır. Bu çalışmada Tarımsal Girdi Fiyat Endeksi'ndeki değişimleri tahmin etmek amacıyla istatistiksel (ARIMA, SARIMA) ve derin öğrenme modelleri (CNN, LSTM) kullanılmıştır. CNN ve LSTM modellerinin hem doğrusal hem de doğrusal olmayan veri özelliklerini yakaladığı bilinmektedir. Tahmin sonuçları, Ortalama Karekök Hata (RMSE) ve Ortalama Karesel Hata (MSE) metrikleri ile değerlendirilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre ARIMA (RMSE: 0.16409, MSE: 0.0269247) ve CNN (RMSE: 0.16994, MSE: 0.288791) modelleri en iyi sonuçları elde etmiş olup, bunları LSTM modeli takip etmektedir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

24

Karadayı, Beytullah, Hüseyin Afşin, Şükriye Karadayı, and Abdi Özaslan. "Yaş Tahmininde Diş Gelişim Atlasının Yeri ve Önemi." Bulletin of Legal Medicine 19, no. 2 (2014): 75–80. http://dx.doi.org/10.17986/blm.2014192777.

Full text

Abstract:

Dişlerin gelişim ve sürme aşamalarının resmedildiği atlaslar diş hekimliği uygulamalarında ve adli bilimlerde yaş tahmini amacıyla kullanılmaktadır. Bu yöntemin hem yaşayan kişilerde hem de cesetlerde kullanılabilmesi ve pratik olması büyük avantajdır. Özellikle çok sayıda kurbanın bulunduğu kitle felaketlerindeki kimliklendirme çalışmalarında kullanışlı ve oldukça etkili bir yöntemdir. Bu çalışma Türkiye Cumhuriyeti vatandaşı olan çocuklar ve genç erişkinlere yönelik oluşturulmuş bir diş gelişim atlasının validasyon çalışmasıdır. Yaşı ve cinsiyeti bilinen 5-22 yaş arasındaki bireylere ait başka tıbbi amaçlarla çekilmiş 80 adet panoramik diş grafisi bir görüntüleme merkezinden kişilerin kimlik bilgileri saklı tutulmak şartı ile alındı. Her bir grafideki dişlerin sürme ve gelişim aşamaları atlas yöntemi ile değerlendirilerek diş yaşı tahmin edildi. Türkiye Cumhuriyeti vatandaşı olan çoçuklara ait veriler kullanılarak oluşturulan bu atlasa göre 14 yaş ve altındaki tüm grafilerde % 95 oranında ± 1 yaş hata ile, 14-22 yaş aralığında ise % 92.5 oranında ± 2 yaş hata ile tahmin yapılabildiği saptandı. ………. ve ark. tarafından oluşturulan diş gelişim atlasının adli amaçlı yaş tahmininde ve özellikle de kitlesel felaket kurbanlarının kimliklendirilmesi çalışmalarında yararlı ve kullanışlı olduğu anlaşıldı.Anahtar kelimeler: Dişlerden yaş tahmini, diş gelişim atlası, panoramik grafi, Türkiye popülasyonu.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

25

ÇETİN YAĞMUR, Ece, and Sercan YAĞMUR. "Feature Selection by Genetic Algorithm for Wind Power Prediction." Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering 22, no. 5 (2022): 1028–40. http://dx.doi.org/10.35414/akufemubid.1117779.

Full text

Abstract:

Sürdürülebilir gelişim için yenilenebilir enerji kaynaklarına olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Bu kaynaklardan birisi de rüzgar enerjisidir. Rüzgarın stokastik yapısı nedeniyle rüzgar hızı ve rüzgar gücünün tahmini son yıllarda araştırmacılar tarafından oldukça ilgi çeken bir konu haline gelmiştir. Yapılan çalışmada Türkiye’de yer alan bir rüzgar türbini için 2018 yılı boyunca SCADA sistemi ile elde edilen veri seti ile aynı konum için NASA tarafından paylaşılan meteorolojik veri seti kullanılarak rüzgar gücü tahmini gerçekleştirilmiştir. Girdi değişkenleri olarak SCADA sisteminden çekilen rüzgar hızı, rüzgar yönü ve teorik güç eğrisi; NASA sisteminden çekilen meteorolojik parametreler ve rüzgar gücüne ait geçmiş veriler kullanılmıştır. Modelde yer alan ve hesaplama karmaşıklığına neden olan gereksiz öznitelikler model performansını artırmak amacıyla sarmal seçim yöntemi ile modelden çıkarılmıştır. Sarmal seçim yöntemi olarak Genetik Algoritma (GA) kullanılmıştır. Yapılan çalışmada hem farklı makine öğrenme algoritmalarının tahmin gücü, farklı performans ölçütlerine göre karşılaştırılmış hem de öznitelik seçiminin modele etkisi değerlendirilmiştir. GA ile önerilen nihai modelde değişken sayısı 47’den 9’a indirgenerek gereksiz değişkenler modelden uzaklaştırılmış ve en az sayıda değişken ile R2 değeri 0,98 olan güçlü bir tahmin modeli elde edilmiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

26

AKSOY, Barış. "Estimating The Stock Returns of Companies Exposed to Insider Trading with The K-Nearest Neighbor Algorithm: Example of USA Stock Markets." Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi 7, IERFM Özel Sayısı (2022): 61–80. http://dx.doi.org/10.30784/epfad.1161781.

Full text

Abstract:

Bu çalışmada ABD Borsalarında işlem gören ve içeriden öğrenenlerin ticaretine maruz kalan şirketlere ait 01.01.2020-26.02.2022 dönemindeki 10121 işlem verileri alınarak ilgili şirketlerin içeriden öğrenenlerin ticareti tarihinden 3, 9, 15, 21 ve 27 ay sonraki getirileri tahmin edilmiştir. Sonuçlar denetimli veri madenciliği yöntemlerinden KNN (K En Yakın Komşu Algoritması) ile tahmin edilmiştir. Analiz sonucunda 01.01.2022-26.03.2022 döneminde ticarete maruz kalan 257 örneğin 224’ü doğru getiri aralığında tahmin edilmiş ve 3 ay öncesi hisse senedi getiri tahmin başarımı %87,16 olarak bulunmuştur. 01.07.2021-31.12.2021 döneminde ticarete maruz kalan 2358 örneğin 1936’sı doğru getiri aralığında tahmin edilmiş ve 9 ay öncesi hisse senedi getiri tahmin başarımı %82,10 olarak bulunmuştur. 01.01.2021-30.06.2021 döneminde ticarete maruz kalan 2919 örneğin 2495’i doğru getiri aralığında tahmin edilmiş ve 15 ay öncesi hisse senedi getiri tahmin başarımı %85,47 olarak bulunmuştur. 01.07.2020-31.12.2020 döneminde ticarete maruz kalan 2267 örneğin 1980’i doğru getiri aralığında tahmin edilmiş ve 21 ay öncesi hisse senedi getiri tahmin başarımı %87,34 olarak bulunmuştur. 01.01.2020-30.06.2020 döneminde ticarete maruz kalan 2320 örneğin 2016’sı doğru getiri aralığında tahmin edilmiş ve 27 ay öncesi getiri tahmin başarımı %86,90 olarak bulunmuştur.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

27

Taşdemir, Muhammed Furkan, Mehmet Şamil Akçay, and İsmail Koyuncu. "Yapay Sinir Ağları Tabanlı Yumurta Ağırlık ve Sınıflandırma Tahmini." Afyon Kocatepe Üniversitesi Uluslararası Mühendislik Teknolojileri ve Uygulamalı Bilimler Dergisi 7, no. 2 (2024): 83–92. https://doi.org/10.53448/akuumubd.1544066.

Full text

Abstract:

Yumurta, besleyici özelliği ve ekonomik açıdan düşük maliyete sahip olması nedeni ile dünyada yaygın bir şekilde tüketilmektedir. Bununla birlikte yumurta ağırlığının hassas bir şekilde ölçülmesi ve buna göre ağırlık sınıfının doğru olarak belirlenmesi önemli bir aşamadır. Sunulan bu çalışmada, yumurta görüntüleri kullanılarak YSA tabanlı ağırlık tahmini yapılmış ve bu sonuçlara göre yumurta sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada öncelikle S, M, L ve XL sınıflarında olmak üzere 4 farklı paketlenmiş 120 adet yumurtanın ağırlıkları hassas terazi ile tartılmıştır. Ardından ikinci aşamada, ilgili yumurtalara ait 120 adet yumurta veri seti, saatin tersi yönünde 30⁰, 100⁰ ve 200⁰ döndürülerek toplam 480 adet yumurta görüntüsüne sahip daha geniş bir veri seti oluşturulmuştur. YSA tabanlı tahmin işleminin gerçekleştirilebilmesi amacı ile ilgili veri setine ait 336 yumurta görüntüsü eğitim, 72 adet yumurta görüntüsü doğrulama ve 72 adet yumurta görüntüsü test için üç bölüme ayrılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, YSA-tabanlı tahmin sistemi YSA-tabanlı ağırlık tahmin sistemine ait eğitim sonucu %98.2, doğrulama (validation) sonucu %98.1 ve test işleminden %97.9 oranında başarı sağlanmıştır. Sunulan bu çalışma ile, tasarımı yapılan ileri beslemeli YSA yapısının yumurta ağırlığına göre sınıflandırma uygulamalarında başarılı bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

28

COSGUN, Cumhur. "PREDICTION OF AXIAL LOAD CAPACITY OF CONCRETE-FILLED STEEL TUBES WITH CIRCULAR SECTIONS UNDER AXIAL LOAD BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND RANDOM FOREST METHODS." Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 11, no. 2 (2023): 564–74. http://dx.doi.org/10.21923/jesd.1032191.

Full text

Abstract:

Bu çalışmada, makine öğrenme teknikleri kullanılarak içi beton dolu dairesel kesitli çelik boruların (BDÇK) basınç altındaki nihai eksenel yük kapasiteleri tahmin edilmiştir. BDÇK kolonlar hem eksenel yükler, hem de yatay yükler altındaki performanslarından dolayı yapılarda çok tercih edilmektedirler. Bunun başlıca nedeni betonun ve çeliğin süneklilik ve rijitlik özelliklerinden kaynaklanmaktadır. Özellikle deprem etkisi altındaki yapısal elemanların davranışı yapının toptan davranışını etkilemektedir. Yapısal elemanların yük taşıma kapasitesinin makine öğrenme yöntemleri kullanılarak değerlendirilmesi araştırmacılar arasında oldukça popüler hale gelmiştir. Bu çalışma ile eksenel yük etkisi altındaki BDÇK kolonların eksenel yük kapasitesi yapay sinir ağları (YSA) ve rassal orman (RO) makine öğrenme yöntemleri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmış ve literatürdeki deney sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Kapasite tahmini için literatürdeki 215 deney sonucu kullanılarak makine öğrenme yöntemleri arasında kıyaslama yapılmış, karşılaştırma sonucunda RO yönteminin daha iyi sonuç verdiği görülmüştür.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

29

Uyar, Rabia, and Durmuş Özdemir. "Deprem Şiddet Tahmini İçin Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Model Önerisi." Afyon Kocatepe University Journal of Sciences and Engineering 25, no. 3 (2025): 522–34. https://doi.org/10.35414/akufemubid.1511843.

Full text

Abstract:

Deprem, tektonik kuvvetlerin veya volkan faaliyetlerinin etkisiyle yer kabuğunun kırılması sonucunda ortaya çıkan enerjinin sismik dalgalar hâlinde yayılarak geçtikleri ortamları ve yeryüzünü kuvvetle sarsması olayıdır. Deprem afeti ülkemizde dahil olmak üzere birçok ülkede şehirleşme ve yapılaşmadaki temel sorunlardan dolayı yeterince önlem alınamadığı için ciddi ölçüde kayıplar meydana getirmektedir. Bu tür kayıpların önüne geçebilmek için araştırmacılar, deprem şiddeti ve depremin meydana geldiği yeri önceden tahmin etmek için çalışmalar yürütmektedirler. Depremin meydana geleceği zamanı ve şiddetini tahmin edebilmek için, önceden meydana gelen depremlerin oluştuğu tarih, zaman, derinlik, enlem, boylam ve şiddet gibi verilerin bir araya getirilerek oluşturulan veri setinin çok iyi analiz edilerek faydalı deprem tahmin çalışmaları yürütülmektedir. Bu kapsamda, 1965-2022 yılları arasında ülkemizde meydana gelen büyük ve küçük şiddetteki depremlerin sadece deprem şiddeti verileri esas alınarak, meydana gelmesi muhtemel depremlerin şiddetlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Belirlenen bu amaçlar doğrultusunda, depremlerin şiddetini tahmin edebilmek için, Amerika Birleşik Devletleri Jeolojik Araştırma Kurulundan elde edilen deprem katalog verileri kullanılarak, LSTM (Uzun-Kısa Vadeli Bellek) ile Deprem Şiddeti Tahmin Modeli ve YSA ile Deprem Şiddeti Tahmin Modeli olmak üzere iki farklı tahmin modeli geliştirilmiştir. Önerilen bu iki modelin tahmin sonuçları hem gerçek deprem verileriyle hem de Otomatik Regresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) modelinin tahmin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Önerilen iki modelden LSTM ile DŞTM (Deprem Şiddeti Tahmin Modeli); (0,561 R-kare değeri ile), YSA ile DŞTM’ne (0,3 R-kare) göre daha yüksek bir başarı göstermiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

30

Akusta, Ahmet, and Mehmet Nuri Salur. "Derin Öğrenme Tabanlı Fiyat Tahmini ve Algoritmik Ticaret: BİST100 Endeksinde Bir Uygulama." Fiscaoeconomia 8, no. 3 (2024): 1194–215. http://dx.doi.org/10.25295/fsecon.1447129.

Full text

Abstract:

Bu araştırma, BİST100 endeksinde yer alan hisse senetlerinin alım satımı için derin öğrenme tabanlı metodolojilerin kullanılmasını ele almaktadır. Özellikle, son dönemdeki piyasa dalgalanmaları üzerine yoğunlaşılmıştır. Tahmine Dayalı İşlem Algoritması (TDİA) adı verilen, derin öğrenme esaslı bir işlem algoritması geliştirilmiş ve bu algoritmanın BİST100'de temsil edilen çeşitli sektörlerdeki hisse senedi hareketlerini tahmin etme ve işlem gerçekleştirme başarısı değerlendirilmiştir. Çalışma, Ağustos 2022'den Aralık 2023'e kadar olan ve toplam 270 işlem gününü kapsayan veriler üzerine kuruludur. Algoritmik ticaret, ticaretin yürütülmesinde sağladığı verimlilik, hız ve hassasiyet sayesinde modern finans dünyasında önemli bir yere sahiptir. Özellikle BİST100 gibi dinamik piyasalarda, algoritmik alım satımın önemi, geleneksel stratejilerin hızlı değişimlere ve karmaşıklıklara uyum sağlama konusundaki zorlukları nedeniyle daha da belirginleşmektedir. Bu çalışmada benimsenen metodoloji, geçmiş fiyat, hacim, hisse senedi endeksi ve döviz kuru verilerini kullanarak gelecekteki hisse senedi hareketlerini tahmin etmeye yönelik derin öğrenme modelinin geliştirilmesini ve uygulanmasını kapsamaktadır. Bu model, alım veya satım emirlerini gerçekleştirmek üzere tanımlanmış kurallar seti üzerinde çalışan bir Tahmine Dayalı İşlem Algoritması'nın temelini oluşturmaktadır. Araştırmanın temel bulguları, TDİA'nın seçilen hisse senetlerinde ortalama %15,87 kar ile kayda değer bir başarı elde ettiğini göstermektedir. Bu sonuçlar, algoritmik ticaretin potansiyelini ve derin öğrenme metodolojilerinin finansal piyasalarda kullanımının etkinliğini vurgulamaktadır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

31

DEMİREL, Serkan, Yunus Ziya KAYA, Bestami TAŞAR, Fatih ÜNEŞ, and Mustafa DEMİRCİ. "Adana İli Referans Evapotranspirasyon Miktarının Bulanık Smrgt, Anfis ve Çoklu Doğrusal Regresyon Kullanılarak Tahmini." Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 6, no. 1 (2023): 106–20. http://dx.doi.org/10.47495/okufbed.1079066.

Full text

Abstract:

Hidrolik tasarım süreci ve tarımsal sulama yönetiminde evapotranspirasyonun tahmini oldukça önemlidir. Bu çalışmada günlük evapotranspirasyon miktarı tahmini için ortalama sıcaklık (S), bağıl nem (N), rüzgâr hızı (R), solar radyasyon (SR) parametreleri kullanılmıştır. Penman-Monteith, FAO (Food and Agriculture Organization) tarafından önerilen standart bir metottur. Bu metoda göre günlük evapotranspirasyon tahmini yapılmış (ET0), referans olarak da Penman Monteith yöntemi kabul edilmiştir. Günlük evapotranspirasyon miktarının tahmini için Basit Üyelik Fonksiyonları ve Bulanık Kural Oluşturma Tekniği (Bulanık SMRGT) ve Adaptif Sinirsel Bulanık Çıkarım sistemi (ANFİS) yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen değerler klasik bir yöntem olan Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Modellerin tahmin sonuçları referans evapotranspirasyon değerleri ile kıyaslanmış ve her iki modelin de kararlı sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

32

SATAN, Nurcan, and İffet YETKİN. "Ortaokul Öğrencilerinin Ölçmede Tahmin Performanslarının İncelenmesi." Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, June 27, 2022. http://dx.doi.org/10.53444/deubefd.1038366.

Full text

Abstract:

Bu araştırmanın amacı ortaokul öğrencilerinin ölçmede tahmin performanslarını, yani tahminlerinin doğruluğunu, tahmine yönelik tutum, deneyim, cinsiyet ve sınıf seviyesi açısından incelemektir. Nicel araştırma yaklaşımlarından ilişkisel desen ve nedensel karşılaştırma deseni kullanılmıştır. Çalışmanın katılımcıları Ankara’daki devlet okullarında 5., 6., 7. ve 8. sınıfa devam eden öğrencilerdir. Veri toplama araçları Ölçmede Tahmin Beceri Testi (alan ve uzunluk tahmini), Tahmin Tutum Ölçeği ve Tahmin Deneyim Ölçeği’dir. Veri analizi için iki faktörlü varyans analizi (ANOVA), korelasyon analizi ve betimsel istatistik yöntemleri kullanılmıştır. Verilerden elde edilen bulgulara göre öğrencilerin büyük bir kısmının tahmin performansının orta düzeyde olduğu görülmüştür. Öğrencilerin uzunluk tahminine kıyasla alan tahmininde daha düşük başarıya sahip olduğu görülmüştür. Cinsiyet değişkeni açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmazken, artan sınıf seviyesi ile birlikte tahminlerin gerçek değere yakınlığının arttığı görülmüştür. Öte yandan öğrencilerin tahmin performansları ile tahmine yönelik tutumları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunurken aynı durum tahmin performansı ile tahmine ilişkin deneyimler arasında bulunmamıştır. Çalışmanın sonucunda öğrencilerle ölçmede tahmine yönelik çalışmaların yapılması önerilmektedir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

33

ER, Zübeyde. "7. Sınıf Öğrencilerinin Ölçüsel Tahmin Becerileri ve Ölçüsel Tahmin Stratejileri." Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, May 12, 2023. http://dx.doi.org/10.17755/esosder.1250239.

Full text

Abstract:

Ölçüsel tahmin becerisi gerek matematik derslerinde gerekse günlük hayatta kullanılan bir beceridir. Bu nedenle öğrencilerin bu beceriye ne düzeyde sahip olduklarının ve kullandıkları ölçüsel tahmin stratejilerinin tespit edilmesi önemlidir. Yedinci sınıf ortaokul öğrencilerinin ölçüsel tahmin performansları ve kullandıkları ölçüsel tahmin stratejilerinin belirlenmesinin amaçlandığı bu araştırmada nicel ve nitel yöntem, yaklaşım ve kavramların birleştirilmesi olarak ifade edilen karma araştırma yöntemi kullanılmıştır. Öğrencilerin ölçüsel tahmin performanslarını belirlemek amacıyla araştırmanın nicel örneklemini 72 kız, 92 erkek olmak üzere toplam 164, öğrencilerin kullandıkları ölçüsel tahmin stratejilerini belirlemek amacıyla araştırmanın nitel örneklemini 8 kız, 5 erkek olmak üzere toplam 13, 7. Sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Nicel veri toplama aracı olarak uzunluk, alan, sıvı, hacim ve ağırlık ölçüm tahmin sorularını içeren 25 maddeden oluşan ölçüsel tahmin beceri testi, nitel veri toplama aracı olarak ise 11 maddeden oluşan ölçüsel tahmin görüşme formu kullanılmıştır. Araştırma sonucunda kız ve erkek öğrencilerin ölçüsel tahmin performanslarının kabul edilebilir düşük tahmin düzeyinde olduğu, ölçüsel tahmin performansının cinsiyete göre anlamlı farklılaşmadığı görülmüştür. Bunun yanı sıra konu alanlarına göre puan ortalamaları en yüksekten başlayarak alan tahmini, ağırlık tahmini, uzunluk tahmini, sıvı tahmini ve hacim tahminini biçiminde sıralanmaktadır. Ayrıca problemin uzunluk, alan, hacim, sıvı ve ağırlık tahmini konu alanını içermesi durumuna göre öğrenciler tarafından kullanılan stratejiler farklılık göstermiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

34

Çam, Salih. "HİSSE SENEDİ FİYATLARININ VAR MODELİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI ALGORİTMASI İLE TAHMİNİ: BIST100 PAY SENETLERİYLE BİR UYGULAMA." Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, August 1, 2024. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.1362732.

Full text

Abstract:

Hisse senetleri gibi likiditesi yüksek varlıklarla ilgili gelecek tahmini yapmak oldukça zordur. Geleneksel ekonometrik modeller finansal araçların tahmininde bir noktaya kadar başarılı sonuç verse de yapay zekâ tabanlı doğrusal olmayan yöntemler çoğu zaman daha etkin tahmin performansı göstermektedir. Bu çalışmada fiyat tahmini yapmak amacıyla VAR modelleri ve Yapay Sinir Ağları algoritması birlikte kullanılmıştır. Birleşik tahmin sürecinin tercih edilmesindeki amaç hisse senetlerinin taşıdığı doğrusal bilginin VAR modelleriyle, doğrusal olmayan bilginin ise Yapay Sinir Ağları algoritmasıyla modellenmesidir. Sonuçlar birleşik tahmin süreciyle elde edilen tahminlerin ekonometrik modellerin tahmininden daha üstün olduğunu göstermektedir. Model hata kareleri toplamına göre AKBNK, ALBRK, BUCIM, DOHOL, GSDHO, TSKB, SKBNK ve SNGYO hisse senetleri hariç diğer tüm pay senetlerinde VAR-YSA tahmin süreci daha iyi fiyat tahmini yapmıştır

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

35

YILDIZ, Ramazan. "KLASİK TALEP TAHMİN YÖNTEMLERİ İLE BULANIK ZAMAN SERİLERİ YÖNTEMLERİNİN BÜYÜK ÖLÇEKLİ YAPI SEKTÖRÜNDE UYGULAMASI." journal of Original Studies, February 23, 2021, 1–10. http://dx.doi.org/10.47243/jos.2.1.01.

Full text

Abstract:

Talep tahmini tedarik zinciri yönetiminin birçok aşamalarında kullanıldığından güncelliğini korumaya devam etmektedir. Talep tahmini, işletmelerin maliyetlerini ve karlılıklarını doğrudan etkiledikleri için, geçmişten günümüze bilimsel araştırmalar yapılmaktadır. Birçok talep tahmin yöntemleri olmasına rağmen, bu yöntemlerin o işletme koşullarına göre en iyi olanın belirlenmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı; yapı sektöründe faaliyet gösteren büyük ölçekli bir işletmenin envanterler yönetiminde, hangi talep tahmin yöntemi veya yöntemlerinin daha uygun olabileceğinin belirlemesi çalışmalarıdır. İşletmenin geçmişteki kayıtlı verileri alınarak; trend analizi, basit üstel düzeltme, çift üstel düzeltme, çarpımsal winters ve toplamsal winters yöntemleri ve ayrıca bulanık zaman serisi yöntemi kullanılarak talep tahmin analizleri yapılmıştır. Hesaplamanın doğru sonuca ulaşılması için hata analizleri yapılmıştır. Bulunan sonuçlar kıyaslandığında işletme için en uygun talep tahmin yöntemi, en düşük ortalama mutlak yüzde hata değerine (%3,6) sahip olan Toplamsal Holt-Winters yöntemidir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

36

AKYÜZ, Levent, and Halis BİLGİL. "GM (1,1) ve EXGM (1,1) Tahmin Modellerinin Türkiye’nin Ar-Ge Harcamalarına Uygulanması." Aksaray University Journal of Science and Engineering, July 18, 2022. http://dx.doi.org/10.29002/asujse.1087288.

Full text

Abstract:

Disiplinler arası bir bilim alanı olan Gri sistem Teorisi az sayıda veri kullanarak bilinmeyen sistemlerin davranışını tahmin etmektedir ve birçok alana başarı ile uygulanmıştır. Bu çalışmada ise Gri Sistem Teorisi Türkiye’nin Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) harcamalarını tahmin etmek için kullanılmıştır. 2011-2020 yılları arasındaki Ar-Ge harcamaları verileri Türkiye İstatistik Kurumu’ndan alınarak 2021-2030 yıllarının tahmini Standart Gri Model (GM (1,1)) ve Üstel Gri Model (EXGM (1,1)) kullanılarak yapılmıştır. Her iki modelin tahmin değerlerindeki hata ve korelasyon sonuçları karşılaştırılmıştır. 2011-2020 yılları arasındaki verileri kullanarak, gerçek ve tahmin değeri arasındaki yüzde bağıl hata (RPE) ve ortalama yüzde bağıl hata (MAPE) belirlenmiştir. Sonuç olarak MAPE değeri GM (1,1) modeli ile % 2,95 ve EXGM (1,1) modeli ile % 1,48 olarak hesaplanmıştır. Gerçek değer ve tahmini değerin arasındaki korelasyonu gösteren R2 değerleri sıra ile GM(1,1) modeli için 0,9974 ve EXGM (1,1) modeli için 0,9985 olarak belirlenmiştir. Hesaplanan bağıl hata ve R2 değerleri ile tahminin kesinliği ortaya konmuştur. Buna göre 2021-2030 yılları için Ar-Ge harcamaları tahmin edilmiştir. EXGM (1,1) yönteminin tahmin kesinliğinin daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak önümüzdeki on yıl içerisinde Ülkemizin Ar-Ge harcamalarının üstel bir şekilde artacağı öngörülmektedir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

37

Çeltek, Seyit Alperen. "Türkiye’nin Enerji Talebi Tahmin Probleminin Çözümünde Regresyon Yöntemlerine Dayalı Yaklaşımlar." Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, May 13, 2024. http://dx.doi.org/10.35234/fumbd.1424843.

Full text

Abstract:

Günümüzde enerji talebi ve bu talebin gelecekteki tahmini, sürdürülebilir enerji politikaları oluşturmak ve enerji kaynaklarının etkin kullanımını sağlamak için hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışmada Türkiye’nin 1979-2020 yılları arasına ait gözlemlenen enerji talebi, nüfus, gayri safi yurt içi hasıla, ihracat ve ithalat verileri kullanılarak enerji talep tahmin modelleri oluşturulmuştur. Enerji talep tahmini modellerini oluşturmak için çoklu regresyon ve polinom regresyon yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmanın temel hedefi, literatürde bulunan yöntemlere kıyasla doğruluk oranı daha fazla olan bir talep tahmin modeli sunmaktır. Çalışmanın başlıca bulguları, çoklu regresyonun enerji talep tahmininde literatürdeki çalışmaların sonucu yakaladığını ve etkili bir araç olduğunu göstermektedir. Ayrıca, polinom regresyon tabanlı yaklaşımla literatürdeki sonuçlar yaklaşık % 4 oranında iyileştirilmiş ve güvenli bir tahmin modeli literatüre sunulmuştur. Ayrıca, elde edilen tahmin modeli kullanılarak Türkiye'nin 2021-2050 arasındaki enerji talebi tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, belirtilen dönemde enerji talebinin önemli ölçüde artacağını ortaya koymaktadır. 2021-2050 yılları arası enerji talebi artış oranının, geçmiş yıllara benzerlik göstermesi, regresyon tabanlı yöntemin güvenilirliğini desteklemektedir. Bu çalışma, enerji planlaması ve politika oluşturmadaki karar alıcılar için önemli bir referans kaynağı olabilir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

38

BARUT, Muhammet Naif, and Sait PATIR. "GELENEKSEL YÖNTEMLER VE YAPAY ZEKÂ KULLANILARAK ACİL HASTA SAYISI TALEP TAHMİNİ: BİNGÖL DEVLET HASTANESİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA." Turkish Business Journal, December 4, 2023. http://dx.doi.org/10.51727/tbj.1385980.

Full text

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.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

39

ARSEVEN, Burak, and Said Mahmut ÇINAR. "Use of ARIMA, Ridge Regression and Lasso Regression Methods Enhanced by Extraterrestrial Radiation in Hourly Radiation Estimation." Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, May 10, 2023. http://dx.doi.org/10.28948/ngumuh.1249503.

Full text

Abstract:

Yeşil enerjiye artan ilgi, özellikle güneş enerjisinden elektrik enerjisi üretimini popüler hale getirmiştir. Güneş enerjisinin kesikli yapısı nedeniyle gelecekteki enerji üretim tahmini, elektrik enerjisinin kesintisiz ve doğaya dost biçimde karşılanması açısından oldukça önemlidir. Bu nedenle, güneş ışınımının tahmin edilmesinin, elektrik üretimi, iletimi, dağıtımı ve tüketimine kadar bütün süreçlerin planlanması ve yönetilmesinde hayati öneme sahip olacağı açıktır. Bu çalışmada Afyon Kocatepe Üniversitesi (AKÜ) Güneş ve Rüzgar Enerjileri Uygulama ve Araştırma Merkez Müdürlüğü’nden (GÜRAM) alınan saatlik bazdaki iki yıllık güneş ışınım verisi üzerinde, zaman serisi analiz yöntemi olan Oto Regresif Entegreli Hareketli Ortalama (Auto Regressive Integrated Moving Average-ARIMA) ve regresyon modelleri olan ridge ve lasso regresyon tahmin modelleri kullanılarak bir yıllık saatlik güneş ışınımı tahmini işlemi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca yöntemlerin yapılarında Dünya Dışı Işınım Filtresi (DDIF) uygulanarak tahmin sonuçları iyileştirilmiştir. Kullanılan yöntemler ile elde edilen tahmin değerleri ve gerçek ışınım değerleri arasındaki ilişkinin yakınlığı grafikler ve istatistiksel yöntemler ile ortaya koyulmaya çalışılmıştır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

40

KARATEKİN, Canan, and Tanju BAŞARAN. "Gün Öncesi Piyasasında Elektrik Enerjisi Fiyatının Veri Analizi İle Tahmin Edilmesi." Journal of the Institute of Science and Technology, December 1, 2022, 2075–84. http://dx.doi.org/10.21597/jist.1082880.

Full text

Abstract:

Bu çalışmada, Türkiye gün öncesi elektrik piyasasında, elektrik enerjisi fiyat tahmini için en uygun tahmin yöntemin belirlenmesi ve seçilen yöntemin gerçek veriler kullanılarak test edilmesi amaçlanmıştır. Elektrik enerjisi fiyatının tahmin edilebilmesi için lineer regresyon, polinomiyal regresyon, yapay sinir ağları, XGBoost analiz yöntemi olmak üzere dört farklı tahmin yöntemi ile Phyton programlama dilinde tahmin modelleri oluşturulmuştur. Modellerin, düşük sapmalar ile tahminlerde bulunabilmeleri, fiyattaki kısa vadeli değişikliklere hızlıca tepki verebilmeleri, çalışma sürelerinin kısa olması hedeflenmiştir. Enerji Piyasaları İşletme (EPİAŞ) Şeffaflık Platformundan elde edilen gerçek veriler ile modellerin eğitilmesi ve test edilmesi gerçekleştirilmiştir. Analiz için kullanılan veriler; gün öncesi saatlik Piyasa Takas Fiyatı (PTF) verileri ve her bir elektrik üretim kaynağı için saatlik üretim verileridir. Kullanılan veriler, 2015-2020 yılları arasını kapsayan saatlik veriler olup yaklaşık 40.000 satırdan oluşan oldukça geniş bir veri kümesidir. Yöntemlerde kullanılan test verileri, homojen dağılım sağlanması için beş yıllık veri içinden rastgele seçilmiştir. Türkiye elektrik enerjisi piyasasının dinamik yapısı göz önünde bulundurularak gerçek değerler ve tahmini değerler hem grafiksel olarak hem de ortalama karesel hata oranları (RMSE) metriği ile dört yöntem için karşılaştırılmıştır. Ayrıca dört tahmin yöntemi, çalışma süreleri bakımından da karşılaştırılmıştır. Hem hata tahmin oranları hem de çalışma süreleri birlikte değerlendirildiğinde XGBoost modelinin en uygun tahmin modeli olduğu görülmüştür. Tutarlı fiyat tahminleri yapmak, hem elektrik üreticilerinin hem de büyük kapasiteli tüketicilerin doğru arz ve talep teklifleri sunmasına ve elektrik fiyatlarının piyasası yapısı içinde hassas bir şekilde belirlenmesine olanak sağlayacaktır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

41

Dogan, Turgut. "Yapay Sinir Ağları ve Uyarlanabilir Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi ile Hava Tahmini." International Journal of Pure and Applied Sciences, May 11, 2024. http://dx.doi.org/10.29132/ijpas.1384431.

Full text

Abstract:

Teknolojideki gelişmeler Yapay zekanın birçok araştırma alanında kullanımını arttırmaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenmesi tabanlı araçların tahmin işlevindeki başarısı, araştırmacıları, bu araçları daha yaygın bir biçimde kullanma konusunda cezbetmektedir. Hava tahmini de bahsi geçen araştırma alanlarından biridir. Bu çalışmada belirli bir zaman dilimindeki İzmir’e ait günlük hava verilerinden yola çıkılarak hava tahmini gerçekleştirilmiştir. Tahmin için hem Yapay Sinir Ağları (YSA) hem de Uyarlanabilir Sinirsel Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) modelleri kullanılmıştır. Çalışmada maksimum sıcaklık minimum sıcaklık, çiy noktası, yağış miktarı, deniz seviyesindeki başınç, görüş mesafesi, rüzgar hızı, maksimum rüzgar hızı, standart basınç değerlerini içeren toplam 9 girdiye karşılık tek çıktı olan ortalama sıcaklık değeri tahmin edilmiştir. İki modelin test performansı hata karelerinin ortalaması (HKO) ve hata karelerinin ortalamasının karekökü (HKOK) cinsinden elde edilmiş ve birbiriyle karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar hava tahmini işlevinde ANFIS’inYSA’ya göre daha üstün performansa sahip olduğunu göstermiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

42

ŞENOL, Dilara, and Berrin DENİZHAN. "KRİPTO PARA DEĞERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ." Endüstri Mühendisliği, March 16, 2023. http://dx.doi.org/10.46465/endustrimuhendisligi.1117414.

Full text

Abstract:

Teknolojinin gelişmesiyle birlikte kripto para borsaları insanların daha fazla gelir elde etmek amacıyla kullandığı borsalardan biri olmuştur. Borsalarda alım-satım işlemleri yapılırken teknik ve temel analiz yöntemleri kullanılmaktadır. Teknik analiz, geçmiş verilerden yola çıkarak gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etme işlemidir. Teknik analiz yapılırken çok büyük verilerle karşılaşılınca verilerin analizi zorlaşmakta ve teknik analiz sonucu elde edilecek verilerin hatalı olma ihtimali artmaktadır. Bu durum sonucunda büyük verileri doğru analiz edemeyen yatırımcıların büyük zararlara uğrama ihtimali artmaktadır. Kripto para tahmini hem yatırımcılara doğru karar almak için hem de bilimsel alanda uygulamalara açık olduğu için değerlidir. Bu sebeple bu çalışmada, kripto para hareketliliği en yüksek olan kripto paralar arasından 3 adet kripto para seçilerek fiyat tahmini çalışması yapılmıştır. Seçilen kripto paralar; Bitcoin, Ethereum ve Cardano’dur. Verilerin büyük olması sebebiyle ve karar etkenlerinin analizi açısından Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi yöntemleri ile bu kripto paraların açılış, kapanış, gün içindeki en küçük ve en büyük değerleri kullanılarak bir sonraki günün kapanış değeri tahmin edilmiştir. Sonrasında tahmini değerlerle gerçek değerler arasında karşılaştırma yapılmıştır. Çalışma sonucunda Yapay Sinir Ağları ile yapılan tahmin çalışmasının Regresyon Analizi ile yapılan tahmin çalışmasından daha başarılı performans sergilediği gözlemlenmiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

43

ERDAL, Hamit, and Selçuk KORUCUK. "Bütünleşik Dalgacık Dönüşümü-Evrişimsel Sinir Ağları Tabanlı Derin Öğrenme Yaklaşımı ve Borsa Tahmini Üzerine Bir Uygulama." Karadeniz Sosyal Bilimler Dergisi, September 24, 2023. http://dx.doi.org/10.38155/ksbd.1258709.

Full text

Abstract:

Finansal tahminleme çalışmalarında üzerinde en fazla çalışılan konulardan biri borsa tahminidir. Risk yoğun bir yatırım aracı olan borsa için iyi bir tahmin aracının veya metodolojisinin geliştirilebilmesi yatırımcılar için paha biçilemez önemdedir. Bu çalışmada, Borsa İstanbul Sınai endeksi günlük verisi ile bir borsa tahmini çalışması gerçekleştirilmiş ve borsanın açık olduğu 5.000 günlük (31.12.2001-31.12.2021) endeks açılış fiyatları kullanılarak tahmin için 3 model kurulmuştur. Model 1.’de 1 gün geriden gelen değerlerle, Model 2.’de 3 gün geriden gelen değerlerle ve Model 3.’de ise 7 gün geriden gelen değerlerle tahmin yapmıştır. Tahmin yöntemi olarak etkinliği pek çok çalışmada ortaya konulmuş bir derin öğrenme yöntemi olan Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) ve Dalgacık Dönüşümü (DD) ile önişleme tabi tutulmuş ESA (DDESA) yöntemleri kullanılmıştır. Böylece durağan bir durum için veri kümesini alt kümelere ayrıştıran dalgacık dönüşümünün tahmin performansına etkisi araştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda DDESA yaklaşımı ile tahmin başarısının artırılabildiği ve etkin bir tahminleme aracı olarak kullanılabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

44

YİLDİRAN, Mustafa. "Türkiye’de Kayıt dışı ekonominin büyüklüğü ve Vergi Kaybı (2005-2023." Hak İş Uluslararası Emek ve Toplum Dergisi, December 20, 2023. http://dx.doi.org/10.31199/hakisderg.1403418.

Full text

Abstract:

Bu makalenin amacı, Türkiye’de kayıt dışı ekonominin hacmini ölçmek ve vergi kaybının ortaya koymaktadır. Tanzi(1980,1983) tarafından kullanılan para talebi modeli üzerinden yapılan analizlerde kullanılan model üzerinden kayıt dışı ekonominin büyüklüğü tahmin edilmiştir. Türkiye’deki 2005 ile 2023 arasındaki çeyrek dönemli veriler üzerinden kayıt dışı hacmi ve trendi ARDL modeli ile tahmin edilmiştir. Model yardımıyla elde edilen bulgulardan kayıt dışı ekonominin boyutları ortaya konulmuştur. Tahmin edilen kayıt dışı ekonomi büyüklüğüne göre muhtemel vergi kaybı tahmini yapılmıştır.  Elde edilen sonuçlara göre, 2006 ile 2023 yılları arasındaki 71 dönemlik çeyrek dönemlerde milli gelire oranla %16 ile %68 arasındaki büyüklüklerde değişen kayıt dışılık tahmin edilmiştir. 2015 yılından sonraki dönemlerde azalış trendine giren kayıt dışı ekonomi 2023 yılında %16 seviyesinde tahmin edilmiştir. Kayıt dışı ekonominin boyutlarına göre, %3 ile %11 arasında değişen vergi kaybı söz konusudur. Elde edilen bulgular Türkiye üzerine yapılan ulusal ve uluslararası çalışmalarla uyumludur.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

45

SARI, Tuğba, and Bünyamin Salih GÜL. "BÜTÜNLEŞİK ZAMAN SERİSİ ANALİZİ İLE TALEP TAHMİNİ: İLAÇ TEDARİK ZİNCİRİNDE BİR UYGULAMA." Verimlilik Dergisi, May 18, 2022. http://dx.doi.org/10.51551/verimlilik.1091150.

Full text

Abstract:

Amaç: Bir ürünün tedarik zinciri faaliyetlerinin etkin bir şekilde planlanıp yürütülmesi, o ürünün gelecekteki talebinin isabetli bir şekilde tahmin edilmesini gerektirir. Bu kapsamda bu çalışmada, ilaç sektöründe geçmiş dönem satış verileri analiz edilerek, bir ürünün gelecekteki talebine yönelik bir tahmin yapılması hedeflenmiştir.  Yöntem: Çalışma kapsamında Türkiye’de üretilen bir ilacın 36 aylık satış verileri zaman serisi yöntemleri ile analiz edilmiştir. Yapılan analizlerde, ARIMA, Holt-Winters üstel düzeltme ve her iki yöntemin yapay sinir ağları (YSA) ile bir araya getirildiği bütünleşik YSA tahmin modelleri kullanılmıştır.  Bulgular: Çalışmanın bulgularına göre, her üç yöntemle yapılan tahminlerin düşük seviyede hata verdiği ve oldukça isabetli olduğu belirlenmiştir. Bu üç model arasında en iyi tahmin sonucunu veren yöntemin ise bütünleşik YSA modeli olduğu tespit edilmiştir.  Özgünlük: Bu çalışma literatürde kısıtlı araştırma alanı bulan ilaç talep tahmini probleminin çözümü için önerdiği bütünleşik analiz modeli ile hem yöntem hem de kullanılan veri seti itibarıyla mevcut çalışmalardan ayrışmaktadır. Çalışmanın ilaç talep tahmini literatüründeki açığın giderilmesine katkıda bulunacağı ve pratikte uygulanabilirliği sayesinde tedarik zinciri yönetimi kararlarında yöneticilere destek sağlayacağı öngörülmektedir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

46

Seçmen, Mehmet Zeki. "YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TALEP TAHMİNİ: TÜRKİYE’DEKİ OTOMOBİL SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA." Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, July 6, 2024. http://dx.doi.org/10.54831/vanyyuiibfd.1485384.

Full text

Abstract:

Bu çalışmada, yapay sinir ağları kullanarak yeni bir tahmin modeli geliştirilmiştir. Çalışmada, Türkiye’de otomobil üretip en çok satışı yapan 6 firmanın (OYAK Renault, Tofaş, Toyota, Ford, Honda ve Hyundai) 2014–2024 yılları arasındaki aylık satış verilerinden yola çıkılarak Çoklu Regresyon Analizi, NARX modeli ve yapay sinir ağı modeli ile satış tahmini yapılmıştır. Tahmin modellerinin geliştirilmesinde otomobil talebi üzerine etkisi olduğu düşünülen bağımsız değişkenler Brent Petrol Fiyatı, Dolar Kuru, Taşıt Kredi Faizleri, TÜFE, Araç Alım Düzeyi, Otomobil Üretim Âdeti, bağımlı değişken ise yani çıktı değeri 6 firmanın toplam otomobil satış âdeti olarak belirlenmiştir. Önerilen modelin, test seviyesindeki performansı MSE=0,0210, MAPE=%11,66’dir. Bu sonuçlar karşılaştırılan diğer iki modelden otomobil satış talebini tahmin etmede diğerlerinden daha güçlü olduğunu göstermektedir. Önerilen modelin eğitim ve test aşamasından sonra Ocak 2024 ile Aralık 2024 arasındaki 12 aylık otomobil talep tahmini yapılmıştır.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

47

TERCAN, Abdullah, and Gıyasettin ÖZCAN. "PREDICTION OF TARGET DRUGS AND PATHWAYS FOR LUNG CANCER WITH MACHINE LEARNING METHODS USING GDSC DATA." Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, May 8, 2023. http://dx.doi.org/10.31796/ogummf.1248489.

Full text

Abstract:

Bu çalışmada literatürde yer alan ve uluslararası alanda öneme sahip olan GDSC veri kümesinde yer alan akciğer kanseri verileri toplanmış, ve bu veriler üzerinde yapay öğrenme yöntemleri kullanarak tahmin yapmak hedeflenmiştir. Bu amaçla ilaç dozunun yarılanma süresine bağlı hedef ilaç ve hedef yolak tahminleri yapılmıştır. Elde edilen bu iki tahminin yine literatürde yer alan CTDBase isimli bir veri kümesinden hastalık tahmini için kullanılması amaçlanmıştır. Böylece ilaçların doz kullanım bilgilerinin hangi hastalıkla ilişkili olabileceği sayısal verilerden tahmin edilmeye çalışılmıştır. Yapılan tahmin işlemi makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yapılmıştır. Bu süreçte Python programlama dili ile kodlama yapılmış ve bu dilin makine öğrenmesi araçlarından faydalanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Neighborhood Components Analysis temelini kullanan kNN algoritmasının GDSC veri kümesinde verimli tahmin performansına ulaştığı sonucuna varılmıştır. Bu nedenle kNN algoritması farklı k değerleri ile daha detaylı analiz edilmiştir. Elde edilen tahmin sonuçları % 70 - % 90 aralığında bulunmuştur. Bu sonuçlar makine öğrenmesi algoritmalarının kanser ilaç verilerine ait bilinmeyen anlamlı örüntüleri ortaya çıkarma potansiyeli olduğunu göstermektedir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

48

Yardımcı, Rezzan, and Eşref Boğar. "Türkiye’nin toplam sağlık harcaması tahmini için trend-artık ayrıştırması temelli bir modelleme yaklaşımı." Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, December 9, 2023. http://dx.doi.org/10.17341/gazimmfd.1317413.

Full text

Abstract:

Sağlık harcamalarının doğru tahmini, sağlık sistemleri ve politikaların sürdürülebilirliği açısından oldukça önemli bir konudur. Bu çalışma kapsamında Türkiye’nin toplam sağlık harcamasını yüksek doğrulukla tahmin etmek için trend-kalıntı ayrıştırması temelli bir model önerilmiştir. Önerilen model iki aşamalı bir tahmin prosedürüne sahiptir. İlk aşamada, polinomiyal regresyon kullanılarak sağlık harcaması zaman serisinin trendi belirlenmektedir. İkinci aşamada ise zaman serisinin trendden arındırılmış kısmını modellemek için doğrusal parametreleri en küçük kareler tahmin yöntemiyle ve doğrusal olmayan parametreleri sinir ağı algoritmasıyla optimize edilmiş bir kalıntı modeli önerilmiştir. 1999-2021 yıllarına ait sağlık harcaması verileri kullanılarak önerilen modelin performansı gri modeller, regresyon modelleri, üstel yumuşatma modelleri ve ARIMA modelleri ile karşılaştırılmıştır. 1999-2015 yıllarının eğitim 2016-2021 yıllarının ise test için kullanılmasıyla elde edilen sonuçlar, önerilen modelin diğer modellerden daha iyi modelleme ve tahmin performansına sahip olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, 2022-2030 yılları için Türkiye’nin toplam sağlık harcaması önerilen model ile tahmin edilmiş olup 2030 yılında 2,2 trilyon TL değerine ulaşacağı öngörülmüştür.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

49

BARUT, Zeynep, and Turgay Tugay BİLGİN. "Konut Fiyatlarının Tahmini için Polinomsal Regresyon ve Yapay Sinir Ağları Yöntemlerinin Uygulamalı Karşılaştırılması." Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, April 25, 2023, 152–59. http://dx.doi.org/10.19113/sdufenbed.1190150.

Full text

Abstract:

Gayrimenkul sektörünün hızlı ekonomik büyümesi nedeniyle, konut fiyatlarının tahmini geleceğe yönelik planlamalar için önemlidir. Bu çalışmanın amacı makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak bir konutun potansiyel fiyatını tahmin etmektir. Makine öğrenmesi yöntemleri olarak Yapay sinir ağları ve Polinomsal regresyon kullanılarak bunların tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulanabilmesi için KNIME veri analiz platformu kullanılmıştır. Yöntemlerin başarısını ölçmek için R Kare performans metriği kullanılmıştır. Uygulama sonuçları, Yapay sinir ağları yönteminin Polinomsal regresyon yöntemine göre ev fiyatlarını daha yüksek doğrulukla tahmin ettiğini göstermektedir. Yapılan çalışmanın ev değerlendirilmesi için kullanılan uygulamaların geliştirilmesine ve bu alanda yapılan bilimsel çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Sonraki çalışmalarda farklı yöntemler veya ev özniteliklerinin bulunduğu veri setleri kullanılarak çalışmanın genişletilmesi hedeflenmektedir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

50

AKŞEHİR, Zinnet Duygu, and Erdal KILIÇ. "Hisse Senedi Tahmininde Karşılaşılan Veri Dengesizliği Problemi için Yeni Bir Kural Tabanlı Yaklaşım ve 2D-CNN Modeli." Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, February 28, 2022. http://dx.doi.org/10.54525/tbbmd.1073368.

Full text

Abstract:

Bu çalışmada literatürdeki borsa tahmini kapsamında son yıllarda yapılan çalışmalar detaylı bir şekilde incelenmiştir. İncelenen çalışmalar doğrultusunda evrişimsel sinir ağları (CNN) modelinin borsa tahmini alanına uyarlandığı ve başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu kapsamda Dow30 endeksinde yer alan hisse senetlerinin bir gün sonraki pozisyonunu (al, sat, tut) tahmin etmek için 2D-CNN tabanlı bir model kullanılmıştır. Bu model için hisse senedi kapanış fiyatları, teknik göstergeler, altın fiyatı, altın oynaklık endeksi, petrol fiyatı ve petrol oynaklık endeksi verileri kullanılarak görüntü tabanlı girdi değişken kümesi oluşturulmuştur. Ayrıca bu çalışmada veri dengesizliği problemini çözmek için yeni bir kural tabanlı etiketleme algoritması önerilmiş ve buna ek olarak elde edilen görüntüler üzerinde döndürme işlemi gerçekleştirilmiştir. Kaydırmalı eğitim-test yaklaşımını kullanan CNN modelinin tahmin performansı literatürdeki diğer çalışmalarla kıyaslanmıştır. Deney sonuçları, veri dengesizliği problemini gidermek için önerilen yaklaşımın CNN modeli ile birlikte kullanıldığında diğer CNN tabanlı çalışmalardan daha yüksek başarı sağladığını göstermiştir. Ayrıca önerilen bu yaklaşımın, modelin tahmin performansını literatürdeki aynı amaçla önerilen Chen ve Huang’ın yaklaşımından daha fazla iyileştirdiği gözlemlenmiştir.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

Journal articles on the topic 'Tahmin'

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles