Geri Dön

Prediction of apricot export volume using artificial intelligence

Yapay zeka kullanılarak kayısı ihracat miktarının tahmini

  1. Tez No: 774471
  2. Yazar: SÜMEYYE ÖLMEZOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞE TUĞBA DOSDOĞRU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Bu çalışmada amaç, Türkiye de önemli ihracat kalemlerinden olan kayısı ürünün ihracat miktarı için en uygun tahmin yöntemini belirlemektir. Tahmin yöntemi belirlenirken, Yapay Sinir Ağları (YSA), Mevsimsel Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (SARIMA) ve Gradyan Artırılmış Ağaçlar (XGBoost) yöntemleri ile tahminlerinin karşılaştırılması sonucu en uygun tahmin yöntemi bulunmuştur. Bu çalışmada Türkiye İstatistik Kurumu'ndan (TÜİK) aylık bazda 2002-2020 Genel Ticaret Sistemi (GTS) Dış Ticaret verileri elde edilmiştir. Mevsimsellik gözlemlenen kayısı verileri 2020 yılı için AR, ARIMA, SARIMA, YSA ve XGBoost yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Sonuç olarak mevcut verilerle karşılaştırıldığında, performans ölçüm sonuçlarına göre en uygun yöntemin XGBoost olduğu bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

This study aims to determine the most appropriate predicting method for the export volume of apricot products, which is one of the essential export items in Turkey. While deciding the predicting strategy, the most appropriate prediction method is found as a result of comparing the predictions with Artificial Neural Networks (ANN), Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) methods. In this study, 2002-2020 General Trade System (GTS) Foreign Trade monthly data is obtained from the Turkish Statistical Institute (TURKSTAT). In which seasonality is observed, Apricot data is estimated using AR, ARIMA, SARIMA, ANN, and XGBoost methods for 2020. As a result, XGBoost achieves better prediction accuracy than SARIMA and ANN, according to the impact of the performance measure.

Benzer Tezler

  1. Comparison of artificial neural networks and deep learning methods for predicting export prices of agricultural products

    Tarım ürünlerinin ihracat fiyatlarının tahminlenmesinde yapay sinir ağları ve derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması

    HALİT AHMET AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN ÇEBİ

  2. Drone görüntülerinden derin öğrenme teknikleri ile kayısı rekolte tahmini

    Apricot harvest prediction with deep learning techniques from drone images

    RECEP BİÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET EMİN TENEKECİ

  3. Kayısıda bazı içsel kalite kriterlerinin Fourier dönüşümlü-yakın kızıl ötesi (FT-NIR) spektroskopi kullanarak belirlenmesi

    Determination of some internal quality parameters of apricot using Fourier transform-NIR spectroscopy

    MEHMET BURAK BÜYÜKCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    ZiraatÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL KAVDIR

  4. Meyve sularının mineral profilinin belirlenmesi ve meyve oranının tahmini

    Determination of mineral profile and prediction of fruit content of fruit juices

    EVRİM BURCU UNCU KİRTİŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Gıda MühendisliğiAnkara Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AZİZ EKŞİ

  5. Hemicellulose coating as a substitute of sulfuring for apricot drying

    Kayısı kurutmada kükürtleme yerine hemiselüloz kaplamasının kullanılması

    ALİ ÜBEYİTOĞULLARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Besin Hijyeni ve TeknolojisiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ ÇEKMECELİOĞLU