Use of artificial neural networks and cognitive mapping methodology in predicting unemployment rates and employment index level
Yapay sinir ağları ve bilişsel haritalar yöntemleri ile işsizlik oranı ve istiham endeksi seviyesi öngörü çalışması
- Tez No: 223701
- Danışmanlar: PROF. DR. FÜSUN ÜLENGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Agları, Bilissel Haritalar, Öngörü, ssizlik Oranı, malat Sanayi stihdam Endeksi, Artificial Neural Networks, Cognitive Maps, Prediction, Unemployment Rate, Employment Index
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 223
Özet
Bu çalısmanın amacı, yapay sinir agları ve bilissel haritalar yöntemleri aracılıgı ile bir öngörü modeli kurulmasıdır. lgili çalısma Türkiye'de issizlik oranı ve imalat sektörü istihdam endeksi verileri için gerçeklestirilmistir. Çalısmanın birinci asamasında Türkiye ile ilgili makroekonomik alısmaları bulunan bes arastırmacının görüsleri bilissel haritalar yöntemi ile birlestirilerek Türkiye'de issizligi etkileyen degiskenler belirlenmis; ikinci asamasında ise belirlenen bu degiskenler yapay sinir agında girdi seti olarak kullanılarak bir öngörü çalısması yapılmıstır. Çalısma sonucunda issizlik oranı ve istihdam endeksi verileri için belirlenen en iyi modeller üzerinden öngörü modellerine göreceli olarak katkısı en yüksek olan degiskenler belirlenmis ve yapay sinir aglar ile elde edilen en iyi modeller dogrusal AR ve VAR modelleri sonuçları ile karsılastırılmıstır. Çalısma sonuçları yapay sinir agı modellerinin AR modellerine göre daha iyi performans gösterdigini, VAR modellerine göre ise öngörü performanslarının daha düsük oldugunu göstermistir.
Özet (Çeviri)
This study aims to develop a prediction model framework with the integrated use of artificial neural networks and cognitive mapping methodologies. The data set used in the prediction application are unemployment rates in Turkey and employment index levels in the manufacturing industry in Turkey. In the first stage of the study cognitive mapping methodology is used in the identification of the factors that have important impact on unemployment in Turkey by taking the views of five different experts who have made research on macroeconomic problems of Turkey. The variables identified by the experts are used in the second phase of the study as the input data set in developing a multi-variate forecasting model by using multi-layer feedforward neural networks. With the best models obtained, the relative importance of independent variables are evaluated and finally the best models obtained using neural networks methodology are compared with linear AR and VAR models. The comparison results indicate that ANN models perform better compared to AR models for the both data sets however, their performances are lower than the performance of VAR models.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları yardımı ile dinamik bir senaryo analizi
A Dynamic scenario analysis with the help of artificial neural networks
ŞULE ÖNSEL ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2002
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FÜSUN ÜLENGİN
- Modelling prefrontal cortex functions by using neural networks
Korteks işlevlerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
GÜLAY KAPLAN BÜYÜKAKSOY
Doktora
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
YRD. DOÇ. DR. NESLİHAN ŞENGÖR
- Adaptive symbol glossary for pattern based cognitive communication system
Örüntü tabanlı bilişsel haberleşme sistemi için uyarlamalı sembol sözlüğü
HUSAM Y. I ALZAQ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Yapay zekâ destekli görsel düşünmenin erken tasarım evresinde yaratıcı bilişsel süreçlerle ilişkisinin incelenmesi
Analyzing the relationship between artificial intelligence supported visual thinking and creative cognitive processes in early design phase
SEVGİN AYSU BALKAN
Doktora
Türkçe
2024
MimarlıkEskişehir Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAY ÖZASLAN
- Pattern recognition: Comparison study
Örnek algılanması: Karşılaştırma çalışması
FAWZI SALİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF.DR. MEHMET TOLUN