Geri Dön

NARX ve bulanık NARX modelleri ile Türkiye fındık üretim öngörüsü

Estimation of Turkey hazelnut production quantity with artificial neural networks NARX

  1. Tez No: 831028
  2. Yazar: DİLAYLA BAYYURT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, NARX Modeli, Öngörümleme, Bulanık Mantık, ANFIS, Artificial Neural Networks, NARX Model, Forecasting, Fuzzy Logic, ANFIS
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 199

Özet

Tarım sektörü, özellikle gelişmekte olan ülkeler için çok önemli bir yere sahiptir. Tarım ülkenin istihdamına katkı sağlamakla birlikte özellikle kırsal kesim halkı için önemli bir geçim kaynağı olma özelliğine sahiptir. Ayrıca tarım sektörü, çeşitli tarım ürünlerinin ihracatında da önemli bir rol oynar ve bu sayede ülkenin döviz kazancında da büyük bir etkiye sahiptir. Fındık, dünyada üretiminde ülkemizin başrolünde olduğu sert kabuklu bir meyve türüdür. Ülkemiz fındık üretiminde dünya piyasasını etkileyebilecek, hatta söz sahibi olacak kadar önemli bir paya sahiptir. 2019 yılı Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü (FAO)'nün açıkladığı verilere göre Türkiye fındık üretiminin %69'unu karşılayarak zirvede yer almıştır. İstatistikler bu konunun önemini açıkça gözler önüne sermektedir. Yapılan tez çalışmasında, ülkemiz için bu kadar önemli bir yere sahip olan fındık için üretim tahmininde bulunulması amaçlanmıştır. Bu amaçla, bir yapay sinir ağları modeli olan 'Doğrusal Olmayan Dışsal Girdili Otoregresif Ağ (NARX) Modeli' ve bu modelin bulanık mantıkla bütünleştirilmesi ile oluşturulan ANFIS-NARX modeli kullanılmıştır. Çalışma sonucunda en iyi sonuç veren NARX ve ANFIS-NARX modelleri ayrı ayrı belirlenmiş ve sonuçları yorumlanmıştır. İki model için de ayrı ayrı 5 yıllık öngörü elde edilmiş ve öngörü değerlerinin birbirine çok yakın olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

The agricultural sector has a very important position especially for developing countries. Agriculture contributes to the employment of the country, at the same time it is an important source of livelihood especially for rural people. Moreover, the agricultural sector plays an important role in the export of various agricultural products and thus has a great impact on the country's foreign exchange earnings Hazelnut is a type of hard-shelled fruit in which our country plays the leading role in its production in the world. Our country has such an important share in hazelnut production that it can affect the world market and even have a say. According to the data announced by the United Nations Food and Agriculture Organization (FAO) in 2019, Turkey was at the top by providing 69% of hazelnut production. Statistics clearly show the importance of this issue. In this thesis, it is aimed to make a production estimation for hazelnut, which has such an important position for our country. For this purpose, the 'Nonlinear External Input Autoregressive Network (NARX) Model', which is an artificial neural network model, and the ANFIS-NARX model, which is created by integrating this model with fuzzy logic, was used. As a result of the study, NARX and ANFIS-NARX models that gave the best results were determined separately and the results were interpreted. For both models, 5-year forecasts were obtained separately and it was seen that the forecast values were very close to each other.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka teknikleri ile yüksek fırında tahmin ve öneri sistemi geliştirilmesi

    Proposal of a prediction and suggestion system for blastfurnaces by using artificial intelligence teqniques

    ERDOĞAN BOZKURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLHAMİ MUHARREM ORAK

  2. NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr

    Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı

    GÖKÇEN DEVLET ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  3. Integration of spatial procedures to combat the desertification in Nineveh governorate, Iraq

    Irak'ın Nineveh vilayetinde çölleşme ile mücadele için mekansal yöntemlerin entegrasyonu

    BASHAR MUNEER YAHYA YAHYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  4. Support vector regression based controller design methods for nonlinear systems

    Lineer olmayan sistemler için destek vektör regresyon tabanlı kontrolör tasarım metodları

    KEMAL UÇAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  5. Human operator modelling with ts fuzzy modelling using symbolic interval-valued data

    Sembolik aralık-değerli veri kullanarak takagi-sugeno bulanık modelleme ile insan opertörlerinin modellenmesi

    ANIL ERDİNÇ TÜFEKÇİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR