YAPAY SİNİR AĞI VE BOX-JENKİNS MODELİ İLE YAZICI SARF MALZEMELER VERİLERİNİN TAHMİNİ IRAK ÖRNEĞİ
PREDICTING THE SALE OF PRİNTİNG STUFFS USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND BOX-JENKINS MODEL MODEL OF IRAQ
- Tez No: 607381
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALBAYRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Bu çalışma sırasında yazıcı sarf malzemeleri satışları öngörülerinde bulunabilmek amacıyla Box-Jenkins (B-J) Metodu ile Otoregresif, Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemleri kullanılmıştır. Toplam 132 gözlemden ibaret olan Ocak 2008 ile Aralık 2018 Arasındaki süreçte Irak'ta satılan yazıcı sarf malzemeleri miktarı değerleri ele alınarak buna ait zaman serisi incelenip analiz edilmiş ve (B-J) metodu uygulanarak veri temsili için Otoregresif ve Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama yöntemlerinin kullanılması sonucunda (ARIMA) modelleri arasında en uygun modelin (ARIMA) olduğu sonucuna varılmıştır. Bu modelin seçimin nedeni ise öngörü doğruluğu ölçeğine Karesel Hata (RMSE) ve Mutlak Hata (MAPE) dayalı olup Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanıldığında ise en uygun modelin Çok Katmanlı Ağı (MLP) olduğunu görüldü. Bu iki sonuç arasında Karesel Hata (RMSE) ve Mutlak Hata (MAPE) Kıstası kullanılarak öngörü doğruluğu ve performansı yönlerinden karşılaştırma yapıldığında ise Yapay Sinir Ağları Çok Katmanlı (MLP) en uygun model olduğu görüldüğünden yazıcı sarf malzemeleri satışları serisinin ileriki satış miktarı değerlerinin öngörülmesi için bu model kurulmuştur. Böylece çalışma için en uygun ve ileriki öngörüler için daha elverişli olan model YSA(5.5.1) sinir ağı modeli olduğu sonucu ortaya çıkmıştır.
Özet (Çeviri)
This study aimed to use the methodology of (BOX & Jenkins) for sefregression, integrative moving averages (ARIMA) and artificial neural networks (ANNs) method to predict ink sales. Through the study and analysis of time series data of the printing stuffs sales index in Iraq during the period from January 2008 to December 2018 which represents 132 views and that is through the methodology application s style (B&J) the style of autogressive and moving averages integrative study that model is to represent the date among the models (ARIMA) which has been selected this model based on the use of a measure of prediction accuracy (RMSE), (MAPE) while when using the artificial neural networks (ANNs) model was (MLP) is the best among models of neural networks to represent data these two methods were compared in terms of accuracy and efficiency of prediction by using (RMSE), (MAPE) the standard results indicated that the model artificial neural networks (MLP) were reliable in predicting the extent of future series printing stuffs sales, thus, the most appropriate model for our study subject and more suitable for further predictions is ANN (5.5.1) neural network model.
Benzer Tezler
- Zaman serisi modellemesinde yapay sinir ağlarının kullanımı ve bir uygulama
Using artificial neural networks in time series modeling and an application
ÖZER ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ATİLLA ASLANARGUN
- Vadeli İşlem ve Opsiyon Borsası'nda TL Dolar vadeli işlem sözleşmelerinin gün sonu uzlaşma fiyatının yapay sinir ağları ile tahmini
Predicting TRY USDollar futures contracts daily settlement price in Turkish derivatives exchange with artificial neural networks
YÜKSEL AKDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İDİL ÖZLEM KOÇ
- Zaman serisi analizi ile yapay sinir ağları kestirimlerinin karşılaştırılması
Comparison of artificial neural network estimations with time series analysis
ÇİĞDEM SEDA USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY KIROĞLU
- Oransal valf ve hidrolik silindirden oluşan bir sistemin tanılanması ve konum kontrolu
Identification and pasition control of a system consisting of a proportional valve and hydraulic cylinder
İLYAS İSTİF
Doktora
Türkçe
2003
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KENAN KUTLU
- Türkiye'de vadeli işlem ve opsiyon piyasası'nın etkinliği ve sözleşmelerin karşılaştırmalı fiyat öngörümlemesi
Effectiveness of turkish derivatives market and forecasting comparative prices for the contracts
TANER TAŞ
Doktora
Türkçe
2016
EkonometriCelal Bayar Üniversitesiİktisat Teorisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL SELİM