Su ürünleri üretiminin yapay sinir ağları yöntemi ile tahmin edilmesi üzerine bir uygulama
An application of artificial neural networks to forecast the fisheries production
- Tez No: 560546
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ZİHNİ TUNCA, YRD. DOÇ. YAKUP AKGÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Sinir ağları, Su ürünleri, Su ürünleri sektörü, Tahmin, Tahmin yöntemleri, Yapay sinir ağları, Üretim, Üretim sistemleri, Üretim tahmini, Nerve net, Aquatic products, Aquatic products sector, Estimation, Estimation methods, Artificial neural networks, Production, Production systems, Production estimate
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Besin yetersizliği ve sağlıksız beslenme çağımızın en önemli sorunlarındandır. Dünya'da birçok ülke; nüfusun artması, kıt kaynakların planlı olarak kullanılmaması ve imkânsızlıklardan kaynaklı besin yetersizliği ile karşı karşıya kalmaktadır. Zengin bir protein kaynağı olarak su ürünleri bu probleme çözüm olabilmektedir. Su ürünleri; besin kaynağı olmasının yanı sıra, ekonomiye de çok fazla katkılar sağlamaktadır. Bu sebeple özellikle gelişmekte olan ülkeler bu sektörde istihdam sağlayabilmekte ve ekonomik olarak daha güçlü bir konuma gelebilmektedirler. Türkiye gelişmekte olan bir ülke olarak su ürünleri sektörüne yatırımlar yapmaktadır fakat dünya ortalamasının gerisindedir. Bu açığın Türkiye'nin alacağı stratejik kararlarla kapatılması mümkündür. Su ürünleri sektörünün özellikle son yıllarda çok hızlı gelişmesi, beraberinde bir takım planlama problemlerini de getirmiştir. Bu çalışma su ürünlerinin geçmiş verilerinden yararlanarak planlama sürecinde paydaşlara fayda sağlamayı amaçlamaktadır. Çalışmada Türkiye'nin 1969-2017 yılları arasındaki su ürünleri sektörüne ait; üretim verileri, ithalat verileri, ihracat verileri ve nüfus verileri kullanılarak Matlab 2013a paket programı yardımıyla Yapay Sinir Ağı oluşturulmuş ve ağ eğitilerek performansı ölçülmüştür. Kurulan modelin performansı hata oranları yardımı ile ölçülmüş ve MAPE değeri 6,09 olarak bulunmuştur. %10'un altında olan bu değer modelin, su ürünleri üretimini tahmin etmede başarılı olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Nutritional deficiency and unhealthy nutrition are important problems in 21st century. Various countries in the world are facing nutritional deficiencies due to unplanned consumption of scarce resources, population increase and some desperations. Fisheries may be a solution to this problem as a rich source of protein. Besides of being a nutritional source, fisheries has a potential to make good contributions to the economy. For this reason, especially the developing countries may provide employment throughout this sector. Turkey, as a developing country, is making investments to the fisheries sector but Turkey is still below of world averages in terms of the created value. It can be said that Turkey has some sectoral advantages and may close this gap with the right strategic decisions. The rapid development of the fisheries sector brought some planning problems with it. This study aims to provide correct and consistent inputs for the planning process. In this study, an Artificial Neural Network model is designed using the production, import, export and population values of Turkey between 1969 and 2017. Matlab 2013a is used to design, train, test and forecast the model. In this study, the ANN model is found successful to forecast the fisheries production since the MAPE value was found 6,09.
Benzer Tezler
- Identification of tea plantation areas using Google cloud based random forest and deep learning
Google bulut servise dayalı rastgele orman ve derin öğrenme ile çay tarım alanlarının belirlenmesi
BERKAY ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ERTEN
- Makine öğrenme yöntemleri yardımıyla tüketim istatistiklerine göre talep tahmini
Load forecasting by machine learning methods
MURATCAN ATALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kültür ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RÜŞTÜ MURAT DEMİRER
- Çok doymamış yağ asitleri bakımından zengin alg ilave edilen yemlerin levrek (Dicentrarchus albrax L., 1758)'de büyüme performansı ve vücut komposizyonuna etkisi
Effects of pufa (Polyunsaturated fatty acids) enriched algae added diets on growth and body composition of sea bass (Dicentrarchus labrax L., 1758)
KAMİL MERT ERYALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Su Ürünleriİstanbul ÜniversitesiSu Ürünleri Yetiştiriciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL ŞENER
- Enflasyonla mücadelede istikrar politikaları
Başlık çevirisi yok
BİLGİN ORHAN ÖRGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
EkonomiMarmara Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ZEKAYİ ORHAN
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM