Using deep learning to predict Turkish gross domestic product
Türkı̇ye'nı̇n gayrı̇ safı̇ yurtı̇çı̇ hasılasını tahmı̇n etmek ı̇çı̇n derı̇n öğrenme kullanımı
- Tez No: 778402
- Danışmanlar: PROF. DR. Süreyya Akyüz
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
The GDP (Gross Domestic Product) is one of the significant indexes of a country's economy. It measures the country's total products and services produced monthly, quarterly, or annually. Knowing and predicting such indicators is necessary to enable policymakers to make effective decisions that impact the overall economy. The main issue facing the policymakers is the time they have to wait to get the last quarterly or annual data to help them decide. The main issue that faces the policymakers is that they have to wait for a long time to get the last quarterly or annual data that helps them to make their decision. As many studies focus on using machine learning methods to predict GDP, almost no studies involve Deep learning algorithms. (this paper aims/ uses deep learning algorithms to predict GDP). The ideal algorithms that will be applied are LSTM, RNNs, ARIMA, and SARIMA because the data that will be used is time-series data (quarterly and annually). The data set that will be used will come from world bank data. It will provide all the previous timeline data needed to make our prediction. After Implementing LSTM 1, LSTM 2, RNN1, and RNN 2, we found that the LSTM slightly outperforms the RNN in general for annual and quarterly data. In addition, the behavior of the prediction was significantly more reliable for the Quarter data due to the more significant number of observations
Özet (Çeviri)
GSYİH (Gayri Safi Yurtiçi Hasıla) bir ülke ekonomisinin önemli endekslerinden biridir. Ülkenin aylık, üç aylık veya yıllık olarak ürettiği toplam ürün ve hizmetleri ölçer. Bu göstergeyi bilmenin ve tahmin etmenin gerekliliği, politika yapıcının genel ekonomiyi etkileyen etkili kararlar almasını sağlamaktır. Politika yapıcıların karşılaştığı temel sorun, karar vermelerine yardımcı olacak önceki üç aylık veya yıllık verileri elde etmek için beklemek zorunda kaldıkları zamandır. Politika yapıcıların karşılaştığı temel sorun, karar vermelerine yardımcı olacak önceki üç aylık veya yıllık verileri elde etmek için uzun süre beklemek zorunda kalmalarıdır. GSYH'yi tahmin etmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullanmaya odaklanan birçok çalışma olmasına rağmen, Derin öğrenme algoritmalarını içeren neredeyse hiç çalışma yoktur. (Bu çalışma GSYH tahmini için derin öğrenme algoritmalarını kullanmayı amaçlamaktadır/kullanmaktadır). Uygulanacak ideal algoritmalar LSTM, RNN'ler, ARIMA ve SARIMA'dır, çünkü kullanılacak veri bir zaman serisi verisidir (üç aylık ve yıllık). Kullanılacak veri seti dünya bankası verilerinden gelecektir. Tahminimizi yapmak için gerekli olan tüm önceki zaman çizelgesi verilerini sağlayacaktır. LSTM 1, LSTM 2, RNN1 ve RNN 2'yi uyguladıktan sonra, LSTM'nin hem yıllık hem de çeyreklik veriler için genel olarak RNN'den biraz daha iyi performans gösterdiğini gördük. Buna ek olarak, daha fazla sayıda gözlem olması nedeniyle tahmin davranışı Çeyrek veriler için önemli ölçüde daha güvenilirdi
Benzer Tezler
- Resesyonun ve FOMC tutanaklarının petrol fiyatları üzerindeki etkilerinde derin öğrenme ve konu modelleme yaklaşımları
Deep learning approaches in the effects of recession and FOMC minutes on oil prices
AHMET KARABAŞ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Uzun kısa süreli bellek ile altın fiyatı tahmini
Gold price forecasting using long short-term memory
SİNA BİRECİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Deep learning-based behavior analysis of seafarers
Derin öğrenme tabanlı gemi adamlarının davranış analizi
VEYSEL GÖKÇEK
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAZİ KOÇAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- Forecasting of solar radiation for solar system under different climatic condition using satellite imagery
Başlık çevirisi yok
KHAIRI SAMEER KHAIRI KHAIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADİL DENİZ DURU
- Elektrik güç sistemlerinde ferrorezonans analizi yapay zeka tabanlı tespit ve matlab simülasyonu
Ferroresonance analysis in electric power systems artificial intelligence based detection and matlab simulation
FATİH SALİHOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU