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: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
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
- 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
- Dövme uygulamaları için yüksek mukavemet ve tokluk özelliğine sahip sürekli soğutma ile üretilen yeni çelik kalitelerinin geliştirilmesi
Development of new continuously cooled steels with high strength and toughness combination for hot-forged automotive applications
EMRE ALAN
Doktora
Türkçe
2024
Metalurji MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ UZUNSOY
PROF. DR. BİLGEHAN ÖGEL
- 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
- 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
- Predictive modeling for order quantities in the automotive industry: A statistical and machine learning approach
Otomotiv sektöründe sipariş miktarları için tahmine dayalı modelleme: İstatistik ve makine öğrenimi yaklaşımı
MİRAY SARIŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FULYA GÖKALP YAVUZ