Geri Dön

Yapay sinir ağları yardımı ile dinamik bir senaryo analizi

A Dynamic scenario analysis with the help of artificial neural networks

  1. Tez No: 126697
  2. Yazar: ŞULE ÖNSEL ŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FÜSUN ÜLENGİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 184

Özet

YAPAY SINIR AĞLARI YARDIMI İLE DİNAMİK BİR SENARYO ANALİZİ ÖZET Geleceğin nasıl olacağı herkes için önemli ve merak uyandırıcı olsa da organizasyonlar için geleceğin belirsizliği ve karmaşıklığı önceden hazırlıklı olunması gereken en önemli problemlerden biridir. Zira, ancak, gelecekteki belirsizliklere karşı hazırlıklı olunduğunda, etkin stratejiler üretilebilir. Senaryo analizi, işte bu belirsizlikle başaçıkmak için kullanılan en önemli araçlardan biridir. Senaryo analizleri ile gelecek tahmin edilemez, ama gelecekte olabilecek değişik durumlara karşı organizasyonların hazırlıklı olması sağlanabilir. Bu tez çalışmasında, senaryo analizine daha dinamik bir boyut kazandırılması' hedeflenmiş; bu amaçla EFAR-Durum Bozukluklarının Giderilmesi İçin İyileştirilmiş Bir Yaklaşım (Extended Field Anamoly Relaxation) yöntemi incelenmiş, farklı yöntemler yardımı ile yeni ve dinamik bir senaryo analiz yaklaşımı ortaya konulmuştur. Sözkonusu yaklaşımının geleneksel senaryo analizinden en önemli ayrıcalığı, kısıtlı sayıda ve birbirinden ayrık senaryolar yerine, çok sayıda ve birbirleri arasındaki geçişin olanaklı olduğu senaryolarla çalışılmasıdır. Bu amaçla tezde, incelenilen EFAR yaklaşımının izlediği sürecin yoğun bir şekilde öznel bilgiye gereksinim duyması, yaklaşımın zayıf noktası olarak görüldüğünden, öznel bilgiden uzaklaşılıp daha etkin ve nesnel bilgiye dayalı bir yaklaşım önerilmiştir. Sürecin ilk aşamasında uzman görüşlerinin ortaya konması için bilişsel harita yaklaşımı kullanılmıştır. Bunu izleyen aşamalarında yani, incelenilen konunun temel özelliklerinin belirlenmesi, anlamsız bileşimlerin elenmesi, olurlu bileşimlerin kümelenmesi ve gelecek görüntülerinin temel senaryolar altında toplanması için ise yapay sinir ağlan yoğun olarak kullanılmıştır. Bunun yanısıra. gelecekle ilgili tüm durumların ortaya konması aşamasında bir Excel add-in programı olan SIM.xla'dan ve durumlar arası geçişin belirlenmesi için SPSS yazılımından yararlanılmıştır. Sonuçta, yoğun olarak yapay sinir ağları kullanımı ile çok sayıda ve birbirileri ileilişkili senaryolar ortaya konmuş ve bu senaryolar aracılığıyla analize dinamik bir boyut kazandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

A DYNAMIC SCENARIO ANALYSIS WITH THE HELP OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS SUMMARY Although how the future will be is an important question for all of us, the uncertainty and complexity of the future is one of the major problems that organisations confront. Organisations can generate efficient strategies only when this uncertainty is managed. Scenario analysis is one of the important tools that is used to manage this uncertainty and complexity about the future. The future is not forecasted by scenario analysis but organisation are prepared for different probable situations that may take place in the future. In this thesis, a better dynamism is aimed by making scenario analysis. Because of this reason EFAR approach is analysed and with the use of different methods a new and dynamic scenario analysis approach is proposed. The most important difference of the approach from the conventional scenario planning and analysis is that, it has the advantage of encompassing a large number of possible futures which are understood as a whole because of the process of considering what links each future with another. The main weakness of the EFAR procedure is that; it draws heavily on subjective business judgment. In this thesis, although the procedural dicipline of EFAR is used; a more efficient and objective approach is proposed with the help of artificial neural networks and cognitive maps. In the first stage of the process, cognitive mapping is used to highlight the decision structure of different decision makers. In the following stages, artificial neural networks is used to define the sectors of the subject, rejection of the infeasible combinations, clustering feasible combinations and grouping the many future states under the main scenarios. Besides, in order to define all the future states, an excel add-in program, namely SIM.xla, is used and the transitions between the states are examined by the help of SPSS software. As a result by the use of artificial neuralnetworks; many scenarios that are interrelated with each other are considered and a dynamic perspective is added to the scenario analysis.

Benzer Tezler

  1. Resource allocation in vehicular edge computing networksbased on deep reinforcement learning

    Araç uç bilişiminde derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalıkaynak tahsisi

    HOMA MALEKI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

  2. Enerjide politika modelleme ve eniyileme

    Policy modeling and optimization in energy

    HALİL AKBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR

  3. Kalman filtresi ve yapay sinir ağları yardımı ile kuvvet tahmini

    Force estimation by using kalman filter and artificial neural networks

    ÇAĞDAŞ MIDIKLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATA MUĞAN

  4. Sınırlı alan aydınlatılmasında yapay sinir ağları algoritmaları kullanılarak kararlı aydınlık seviyesi belirleme

    Restricted area lighting stable light level detection using neural networks algorithms

    AYHAN ARISOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. İSMAİL SERKAN ÜNCÜ

  5. Membran biyoreaktörün yapay sinir ağı ile modellenmesi

    Modelling of membrane bioreactor using artificial neural network

    BARIŞ ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL