Geri Dön

Pi-Sigma yapay sinir ağları ile turist sayısı tahmini

Forecasting number of tourists with Pi-Sigma artificial neural networks

  1. Tez No: 654185
  2. Yazar: MUZHDA MAMMADOVA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Giresun Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 46

Özet

Son yıllarda zaman serilerinin öngörü problemi için yapay sinir ağları güçlü bir seçenek oluşturmaktadır. Yüksek dereceli yapay sinir ağlarının klasik yapay sinir ağlarına göre daha başarılı sonuçlar ürettiği iddia edilmektedir. Bu çalışmada Pi-Sigma yapay sinir ağının Türkiye'ye gelen yabancı turist sayısı zaman serisini öngörmedeki performansı araştırılmıştır. Pi-Sigma yapay sinir ağının performansı, klasik öngörü yöntemleri ve alternatif yapay sinir yöntemleri ile çeşitli istatistik ve Nemenyi testi kullanılarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar tablo ve şekiller yardımıyla yorumlanarak sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Artificial neural networks are powerful alternatives to well-known forecasting methods. It is asserted that high order neural networks produce better forecasting results than classical artificial neural networks. In this study, the forecasting performance of pi-sigma artificial neural networks on number of foreign arrivals to Turkey time series are investigated. The performance of pi-sigma artificial neural networks is compared with classical forecasting methods and alternative artificial neural networks by using various statistics and Nemenyi test. The obtained results presented by tables and figures.

Benzer Tezler

  1. Pi-sigma yapay sinir ağlarının diferansiyel gelişim algoritması ile eğitimi

    The training of pi-sigma artificial neural networks with differential evolution algorithm

    OĞUZHAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MatematikGiresun Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EREN BAŞ

  2. Adaptive neural network applications on missile controller design

    Uyarlanabilir yapay sinir ağları uygulamalarıyla füze kontrolcüsü tasarımı

    SERKAN SAĞIROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Savunma ve Savunma TeknolojileriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY YAVRUCUK

  3. Trabzon deniz yüzeyi sıcaklığının dentritik nöron model yapay sinir ağı ile öngörüsü

    Forecasting of Trabzon sea surface temperature with dendritic neuron model artificial neural network

    GAMZE GENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyolojiGiresun Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER AKKAN

  4. Dendritik nöron model yapay sinir ağlarına dayalı yeni sezgisel bulanık zaman serisi öngörü yöntemleri

    New intuitionistic fuzzy time series forecasting methods based on dendritic neuron model artificial neural networks

    TURAN CANSU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EREN BAŞ

    PROF. DR. TAMER AKKAN

  5. Bootstrap dendritik nöron model yapay sinir ağı

    Bootstrapped dendritic neuron model artificial neural network

    ELİF ÖLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EĞRİOĞLU