Geri Dön

Yapay sinir ağları metodu ile Türkiye tavukçuluk sektörü ihracattahmini uygulaması

Demanding Turkey's poultry sector export using by artificial neural networks method

  1. Tez No: 642746
  2. Yazar: KAMİL ABDULLAH EŞİDİR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KARAHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Teknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 177

Özet

Tavuk eti insan beslenmesi açısından değerli bir gıdadır. Ülkemizde etçi tavuk sektörü, son yıllarda ilerleme kaydederek dünyada önemli bir yere gelmiştir. Üretim, tüketim ve ihracat rakamlarına bakıldığında ülkemizin dünyada belli bir yere sahip olduğu ve giderek ön sıralara yerleştiği görülmektedir. Önümüzdeki yıllarda da tavuk ürünlerindeki üretim artışları devam edecektir. Ülkemiz açısından tavuk eti sektörü önem arz etmektedir. Çalışmada tavuk eti ihracat miktarı yapay sinir ağları yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu kapsamda yapay zekâ tabanlı çözümler araştırılmıştır. Çalışmada; öncelikli olarak tavuk eti sektöründe talebi etkileyen faktörler belirlenmiştir. Geliştirilen YSA modeli ile tahminin hata testleri yapılmış, elde edilen sonuçlara göre, modelin yaptığı tahminlerin güvenilir ve tutarlı olduğu tespit edilmiştir. Sinir ağlarının eğitiminde, ileri beslemeli geri yayılımlı ağ mimarisi kullanılmıştır. Yapılan hata testleri sonuçları, modelin yaptığı tahminin hata oranının düşük olduğu ve yapılan tahmin performansının yüksek olduğunu belirlenmiştir. Bu sonuçlara göre tavuk eti ihracat tahmininde yapay sinir ağları metodunun geçerli ve güvenli sonuçlar ürettiğine kararı verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Chicken meat is a valuable food for human nutrition. The poultry sector in our country has made progress in recent years and has reached an important place in the world. When the production, consumption and export figures are examined, it is seen that our country has a certain place in the world and gradually settles in the front row. Production increases in poultry products will continue in next years. Chicken meat sector is important for our country. In the study, export data of chicken meat was estimated by using artificial neural networks method. In this context, artificial intelligence based solutions were investigated. In the study, the factors affecting demand in the poultry sector were determined. The data obtained were evaluated in the estimation model created by ANN method. According to the results of the error tests with the ANN model, the predictions made by the model were found to be reliable and consistent. In the training of the network, forward feedback propagation network architecture is used. The results of the study showed that the model has a low error rate, high performance and the use of artificial neural networks for estimating the export demand for chicken meat yields positive results.

Benzer Tezler

  1. Adapazarı killerinin sınıflandırılmasında yapay sinir ağları yaklaşımı

    Artifical neural networks approach in classification of adapazari clays

    FATİH GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. HASAN ARMAN

  2. Yapay sinir ağları metodu ile Kızılırmak Nehri'nin akım tahmini

    Flow forecasting of Kizilirmak river with artifical neural network method

    SADIK ÖNAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    EnerjiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Yapı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM TERZİ

  3. Yapay sinir ağları ve bulanık mantığın bazı mühendislik problemlerinde uygulanması

    Applicatian of artificial neural network and fuzzy logic in engineering problems

    MEHMET ALİ ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    MatematikGaziantep Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN

  4. Mezo ölçek sayısal hava tahmin model sonuçlarının farklı yöntemlerle ölçek küçültme ve iyileştirme analizi

    Downscaling and enhancement of mesoscale weather forecast model results by using different methods

    NUR GÖKTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

    YRD. DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU

  5. Comparison of stock selection methods: An empirical research on the borsa İstanbul

    Hisse senedi seçimi modellerini karşılaştırma: Borsa İstanbul hisse senetleri üzerinde ampirik bir uygulama

    ALİ SEZİN ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Maliyeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU