Klasik zaman serisi yöntemleri ile konteyner elleçleme tahmini
Container handling forecasting with classical time series analysis
- Tez No: 805895
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT ÇALIŞIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Denizcilik, Marine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Bu çalışmada Türkiye'deki bütün limanlarda gerçekleşen ortalama konteyner elleçleme miktarının öngörüsü yapılmıştır. Konteyner elleçleme hacimlerinin öngörüsü, konteyner akışındaki planlamanın yapılmasını sağlayacak ve böylece liman işletmelerin hizmet kalitesinin iyileştirilmesine katkı sunacaktır. Bu tez çalışmasında, Türkiye'deki limanlarda Ocak 2004-Aralık 2021 dönemine ait aylık gerçekleşen konteyner elleçleme miktarına ait veriler kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan zaman serisi hem trende hem de mevsimselliğe sahip bir zaman serisi olmakla birlikte seride baskın trend olmasından dolayı Mevsimsel Naive, Holt-Winters Toplamsal, Holt-Winters Çarpımsal, ETS ve SARIMA yöntemleri ile öngörü gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, ilgili zaman serisinin analizinde en iyi test kümesi sonucuna sahip olan model hata kareler ortalaması (HKOK) ve ortalama mutlak yüzdelik hata (OMYH) kriterleri doğrultusunda belirlenmiştir. Sonuç olarak tüm analiz bulguları incelendiğinde analiz aşamasında kullanılan yöntemler arasında en uygun yöntemin SARIMA yöntemi olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, Türkiye'deki tüm limanlara ait 2022 yılına ait ortalama konteyner elleçleme öngörü değerleri %95 alt ve üst güven sınırı ile tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the average amount of container handling in all ports in Turkey has been forecasted. The forecast of container handling volumes will enable the planning of container flow and thus support the improvement of the service quality of the enterprises. In this thesis, data on the monthly container handling amount for the period of January 2004-December 2021 at Turkish ports were used. Although the time series used in the study is a time series with both a trend and seasonality, since it is the dominant trend in the series, predictions were made with Seasonal Naive, Holt-Winters Additive, Holt-Winters Multiplicative, ETS and SARIMA methods. Moreover, in the analysis of this time series, the model with the best test set result was determined according to the root mean squared error (RMSE) and mean absolute percent error (MAPE) criteria. As a result of the most suitable method is SARIMA, among the methods tested in this study. In addition, the average container handling prediction values of all ports in Turkey for the year 2022 were determined with 95% lower and upper confidence limits.
Benzer Tezler
- Bulanık zaman serisi yöntemleri ile Giresun ili maksimum sıcaklık öngörüsü
Maximum temperature forecasting in Giresun by using fuzzy time series methods
YAĞMUR BAŞ
- Uzun kısa-süreli hafıza derin yapay sinir ağı ile giresun ili minimum sıcaklık öngörüsü
Minimum weather temperature forecasting of giresun province using long short-term memory deep artificial neural network
ONUR DERYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İstatistikGiresun Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ZAFER DALAR
- The forecast performance of classical time series models and machine learning algorithms on bitcoin series using exogenous variables
Klasik zaman serisi modellerinin ve makine öğrenme algoritmalarının bitcoin serisi üzerinde dışsal değişkenler kullanarak öngörü performansları
SEVİLAY DOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
- Yeni bir zamanla değişir bulanık zaman serisi çözüm yöntemi
A new time variant fuzzy time series analysis method
ELİF KARAAHMETOĞLU
- Derin öğrenmede tekrarlayan sinir ağları yaklaşımı ile hisse senedi fiyat tahmini
Stock price prediction with recurrent neural networks approach in deep learning
GÜLDENİZ CANATAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikÇukurova Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜZİN YÜKSEL