Yapay Sinir Ağları ile Öngörü Modellemesi
Abstract
Gelişen teknolojiye paralel olarak artan işleme ve
hesaplama gücü ile birlikte, karmaşık simülasyonların
yapılması ve gelişmiş yapay zeka teknolojilerini kullanılarak
temel kriterlere dayalı olarak geleceğe dönük öngörümleme
modellemelerinin gerçekleştirmesi mümkün hale gelmiştir. Bu
modellemelerin gerçekleştirilmesini sağlayan önemli bir
uygulama alanı ise “Yapay Sinir Ağları”dır. Bu çalışmada
öngörümleme tekniklerinden zaman serisi yöntemlerine giren
“Box-Jenkins (ARIMA) Metodolojisi” ve “Yapay Sinir Ağları”
yöntemlerinin öngörüperformanslarını karşılaştırarak en
yüksek başarıyı sağlayan yöntemin belirlenmesi ve belirlenen
yöntem yardımıyla 11 yıl için bir şirketten rastgele seçilen dört
ürünün aylar itibariyle satış rakamlarının tahmin edilmesi
amaçlanmıştır. Çalışmanın uygulama bölümünde
öngörümleme tekniği olarak Yapay Sinir Ağlarının
kullanımının daha başarılı sonuçlar ürettiği sonucuna
varılmıştır. Along with the processing and computation power
increasing parallel with the developing technology, performing
complex simulations and establishing forecasting models
using developed artificial intelligence technologies based on
the main criterions have been rendered possible. One
important application field ensuring the possibility of these
models is “Artificial Neural Networks”. In this study, it is
aimed to determine the method providing the highest success
by comparing the forecasting performances of the “BoxJenkins (ARIMA) Methodology” and “Artificial Neural
Networks” which are included in the time series methods of
the forecasting techniques and to forecast with the determined
method the sales values of three products choosen randomly
from the products being produced in a company for 11 years
are aimed. In the application part of the study it is reached to
conclusion that to use Artificial Neural Networks as a
forecasting method will give more successful results.
Subject
Collections
- Makaleler / Articles [97]